COVID-19 Previsione del focolaio di casi utilizzando modelli di apprendimento supervisionato
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Le autorità di tutto il mondo stanno utilizzando i modelli di aspettativa degli episodi COVID-19 per prendere decisioni informate e mantenere le fasi di controllo necessarie. I componenti decisionali basati sull'AI (ML) si sono dimostrati utili per prevedere gli esiti perioperatori e migliorare la dinamica delle operazioni possibili. Per molto tempo, i modelli di apprendimento automatico sono stati utilizzati in una varietà di applicazioni che richiedevano una prova riconoscibile e la prioritizzazione dei fattori sfavorevoli per un rischio. Per far fronte all'anticipazione dei problemi, alcu...
Le autorità di tutto il mondo stanno utilizzando i modelli di aspettativa degli episodi COVID-19 per prendere decisioni informate e mantenere le fasi di controllo necessarie. I componenti decisionali basati sull'AI (ML) si sono dimostrati utili per prevedere gli esiti perioperatori e migliorare la dinamica delle operazioni possibili. Per molto tempo, i modelli di apprendimento automatico sono stati utilizzati in una varietà di applicazioni che richiedevano una prova riconoscibile e la prioritizzazione dei fattori sfavorevoli per un rischio. Per far fronte all'anticipazione dei problemi, alcune strategie di attesa sono comunemente utilizzate. Le autorità di tutto il mondo stanno usando i modelli di aspettativa dell'episodio COVID-19 per prendere decisioni informate e mantenere i controlli necessari. I componenti decisionali basati sull'AI (ML) hanno dimostrato il loro valore nel prevedere gli esiti perioperatori e migliorare la dinamica delle operazioni future. Per molto tempo, i modelli di apprendimento automatico sono stati utilizzati in una varietà di applicazioni che avevano bisogno di una prova riconoscibile e della prioritizzazione dei fattori sfavorevoli per un pericolo. Per far fronte ai problemi di attesa, sono in uso alcune strategie di attesa.
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