Previsão da COVID-19 usando Convolution Neural Network
Predição COVID-19
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As Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a Aprendizagem Mecânica (ML) evoluíram muito na era tecnológica moderna. São utilizadas na análise e predição de vários segmentos da vida normal. Têm uma maior vantagem quando se trata de compreender um processo, por vezes até melhor do que um cérebro humano. O vírus que é gerado como COVID-19 é principalmente causado quando uma pessoa tosse, espirra ou exala e é transmitido como uma pequena partícula a outros corpos e forma estes vírus. Um dos principais truques para impedir a propagação deste COVID-19 é o distanciamento social e os ...
As Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a Aprendizagem Mecânica (ML) evoluíram muito na era tecnológica moderna. São utilizadas na análise e predição de vários segmentos da vida normal. Têm uma maior vantagem quando se trata de compreender um processo, por vezes até melhor do que um cérebro humano. O vírus que é gerado como COVID-19 é principalmente causado quando uma pessoa tosse, espirra ou exala e é transmitido como uma pequena partícula a outros corpos e forma estes vírus. Um dos principais truques para impedir a propagação deste COVID-19 é o distanciamento social e os testes rápidos. Este teste rápido demorará 2-3 dias a obter o resultado da covid-19. Isto pode incomodar uma grande quantidade de pessoas em termos de dinheiro e tempo. Portanto, com a vantagem da CNN, concebeu um método para aumentar a eficiência do processo de teste. As radiografias e tomografias computorizadas mostram uma vantagem considerável na detecção de COVID-19 numa pessoa. A COVID-19 afecta principalmente os pulmões que poderiam ser apanhados nos raios X como uma cobertura branca. Construiu um modelo que poderia identificar se o raio-X submetido é de uma pessoa normal ou de uma pessoa COVID-19 positiva.
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