Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé pour les soins de santé

L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux systèmes informatiques d'apprendre et d'améliorer leurs performances dans des tâches sans programmation explicite. À la base, l'apprentissage automatique implique l'utilisation de données pour reconnaître des modèles, faire des prédictions et éclairer la prise de décision. Elle englobe une variété de techniques, de l'apprentissage supervisé, où les modèles sont formés sur des données étiquetées, à l'apprentissage non supervisé, où les algorithmes identifient des modèles cachés dans des données non étiquetées. Les applications de ML couvrent divers domaines, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, les diagnostics de santé et l'analyse prédictive, remodelant fondamentalement la manière dont les ordinateurs peuvent acquérir des connaissances de manière autonome et s'adapter à des environnements changeants.

Autorentext

La dott.ssa Pallavi Pandey ha conseguito un master in informatica presso la Jamia Hamdard e un dottorato di ricerca presso l'IGDTUW di Delhi. Attualmente è associata all'Università K. R. Mangalam, Sohna Road, Haryana come professore assistente e responsabile del dipartimento di applicazioni informatiche.

Klappentext

L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux systèmes informatiques d'apprendre et d'améliorer leurs performances dans des tâches sans programmation explicite. À la base, l'apprentissage automatique implique l'utilisation de données pour reconnaître des modèles, faire des prédictions et éclairer la prise de décision. Elle englobe une variété de techniques, de l'apprentissage supervisé, où les modèles sont formés sur des données étiquetées, à l'apprentissage non supervisé, où les algorithmes identifient des modèles cachés dans des données non étiquetées. Les applications de ML couvrent divers domaines, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, les diagnostics de santé et l'analyse prédictive, remodelant fondamentalement la manière dont les ordinateurs peuvent acquérir des connaissances de manière autonome et s'adapter à des environnements changeants.