Практический пример логистической регрессии. Доступ к первой части этой серии можно получить, нажав здесь . В этом модуле мы собираемся создать модель логистической регрессии для прогнозирования рака молочной железы на основе цитологических признаков. Чтобы просмотреть видеоурок, нажмите на ссылку на видео YouTube ниже. Предпосылки интернет-соединение Аккаунт Google Диска. Если у вас его нет, создайте учетную запись, прежде чем продолжить Хотя это и не обязательно, базовый..

Искусственный интеллект расширяет возможности медицинских работников, позволяя им лучше понимать модели поведения и потребности людей с более высокой эффективностью. С развитием новых технологий электронное здравоохранение также совершило скачок за последнее десятилетие. Потребность в услугах электронного здравоохранения была вызвана растущими затратами на здравоохранение, а технологические достижения стимулировали разработку электронных систем слежения. По мере того, как..

«Область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования» — Артур Сэмюэл, 1959 г. Люди учатся на опыте. Традиционно компьютеры работают с использованием программ или набора инструкций, написанных людьми. В машинном обучении компьютер учится на своем опыте работы с данными. В контролируемой задаче машинного обучения, такой как прогнозирование того, разовьется ли у пациента диабет, мы даем компьютеру набор входных данных (функций), которые..