Procedimento de seleção de características do conjunto
Método de Redução de Dimensão
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medida que grandes e complexos conjuntos de dados estão a tornar-se cada vez mais disponíveis para a comunidade de investigação, são necessárias técnicas analíticas de dados mais avançadas e sofisticadas para explorar e gerir estes dados. A aprendizagem de máquinas e os métodos de mineração de dados podem ser utilizados para extrair conhecimentos significativos de uma variedade de fontes de dados grandes e heterogéneas, apoiando a investigação biomédica e a prestação de cuidados de saúde. Os cuidados de saúde impulsionados por dados estão no centro da visão dos sistemas ...
medida que grandes e complexos conjuntos de dados estão a tornar-se cada vez mais disponíveis para a comunidade de investigação, são necessárias técnicas analíticas de dados mais avançadas e sofisticadas para explorar e gerir estes dados. A aprendizagem de máquinas e os métodos de mineração de dados podem ser utilizados para extrair conhecimentos significativos de uma variedade de fontes de dados grandes e heterogéneas, apoiando a investigação biomédica e a prestação de cuidados de saúde. Os cuidados de saúde impulsionados por dados estão no centro da visão dos sistemas de saúde de aprendizagem e são uma grande promessa para a transformação do actual estado dos cuidados de saúde. A exploração preditiva de dados está a tornar-se um instrumento analítico importante para a comunidade científica e para os profissionais clínicos no campo da medicina. A utilização secundária de dados de doentes e de estudos clínicos é capaz de melhorar as experiências de cuidados de saúde para indivíduos. Além disso, permite a expansão do conhecimento sobre doenças e tratamentos e conduz a um aumento da eficiência e eficácia dos sistemas de cuidados de saúde.
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