Cancer du col de l'utérus et reconnaissance de l'écriture manuscrite à l'aide d'un ANN

Le sujet de mon livre est la détection du cancer du col de l'utérus à l'aide de réseaux neuronaux artificiels, qui est entièrement basé sur l'entraînement d'un ensemble de données et la détermination de la probabilité de détection du cancer du col de l'utérus, qui est un grave sujet de préoccupation de nos jours et qui affecte les femmes principalement à partir d'un âge précoce.L'autre objectif de ce livre est de construire une méthode de reconnaissance automatique de chiffres manuscrits pour la reconnaissance de chaînes de chiffres manuscrits connectés. L'objectif principal de cette thèse est de déterminer les performances de reconnaissance des méthodes. Afin d'analyser les performances des méthodes, des données doivent être utilisées pour l'entraînement à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Ensuite, les données numériques sont testées avec la technique d'apprentissage automatique souhaitée.

Autorentext

Sayan Majumder trabalha atualmente como Professor Assistente do Departamento de Cibersegurança da The Heritage Academy, Calcutá, Índia. Está a tirar o seu doutoramento em Ciências e Engenharia Informática. Recebeu muitos prémios e publicou numerosos números de patentes, bem como artigos de investigação.

Klappentext

Le sujet de mon livre est la détection du cancer du col de l'utérus à l'aide de réseaux neuronaux artificiels, qui est entièrement basé sur l'entraînement d'un ensemble de données et la détermination de la probabilité de détection du cancer du col de l'utérus, qui est un grave sujet de préoccupation de nos jours et qui affecte les femmes principalement à partir d'un âge précoce.L'autre objectif de ce livre est de construire une méthode de reconnaissance automatique de chiffres manuscrits pour la reconnaissance de chaînes de chiffres manuscrits connectés. L'objectif principal de cette thèse est de déterminer les performances de reconnaissance des méthodes. Afin d'analyser les performances des méthodes, des données doivent être utilisées pour l'entraînement à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Ensuite, les données numériques sont testées avec la technique d'apprentissage automatique souhaitée.