Обнаружение скрытых закономерностей в медицинских данных: роль искусственных нейронных сетей в решении сложных задач диагностики и прогнозирования

Тип работы: Диссертация
Бесплатно: Антиплагиат
Объем: 68 страниц
В избранное:

Внимание:

Автоматический переведенный текст;
Закрыт для публичного просмотр;
Имеет большие шансы пройти антиплагиат.

Похожие работы

Связь Нейронных Сетей с Искусственным Интеллектом: Методы Обучения и Самоорганизации в Контексте Теории Коактивации

Методы и средства когнитивного моделирования: от описания пространственных структур до планирования интеллектуальных систем

Классификация и Профилирование в Интеллектуальных Информационных Системах: Теоретические Основы и Практические Приложения в Области Распознавания Эмоций и Анализа Данных

Основные аспекты нейронных сетей: функции активации, типы архитектур и алгоритмы обучения с примерами применения в задачах прогнозирования и анализа сигналов

Комплексная система диагностики и лечения синдромов у детей с использованием искусственных нейронных сетей

Разработка Моделей Данных: Концептуальные, Логические и Физические Аспекты Создания Базы Данных для Эффективного Хранения и Использования Информации

Архитектуры и алгоритмы нейронных сетей: от М1 до конволюционных моделей ассоциативной памяти

Философия искусственного интеллекта: от античности до современности

Многослойный Перцептрон: Архитектура и Алгоритмы Обучения

Архитектуры и алгоритмы глубокого машинного обучения для компьютерного зрения: сравнение генеративно-состязательных сетей (GAN) и региональных конвольюционных нейронных сетей (R-CNN) для задач объектного распознавания

Дисциплины

Информация

Дополнительно

Email: info@stud.kz