Algoritmos de aprendizaje automático y profundo, aplicaciones para la detección del cáncer
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Un libro que cubra diferentes algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo específicamente para el cáncer de pulmón sería un excelente recurso para investigadores, profesionales médicos y científicos de datos interesados ¿¿en aprovechar la inteligencia artificial para el diagnóstico y tratamiento médico. Si bien no puedo proporcionar el título de un libro específico, puedo sugerir los temas y áreas clave que dicho libro podría cubrir: Introducción al cáncer de pulmón: el libro puede comenzar con una descripción general del cáncer de pulmón, incluidos sus tip...
Un libro que cubra diferentes algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo específicamente para el cáncer de pulmón sería un excelente recurso para investigadores, profesionales médicos y científicos de datos interesados ¿¿en aprovechar la inteligencia artificial para el diagnóstico y tratamiento médico. Si bien no puedo proporcionar el título de un libro específico, puedo sugerir los temas y áreas clave que dicho libro podría cubrir: Introducción al cáncer de pulmón: el libro puede comenzar con una descripción general del cáncer de pulmón, incluidos sus tipos, causas, métodos de diagnóstico, y opciones de tratamiento actuales. Fundamentos del aprendizaje automático: puede cubrir conceptos fundamentales del aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado, así como métricas de evaluación comúnmente utilizadas en aplicaciones médicas. Preprocesamiento de datos e ingeniería de funciones: el libro puede analizar técnicas para el preprocesamiento de imágenes médicas. datos, como tomografías computarizadas o rayos X, incluida la normalización de imágenes, reducción de ruido y extracción de características. Algoritmos de clasificación: probablemente profundizaría en varios algoritmos de clasificación utilizados para la detección y el diagnóstico del cáncer de pulmón, como las máquinas de vectores de soporte (SVM), bosques aleatorios, árboles de decisión.
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