Публикации по теме diabetes

Публикации по теме 'diabetes'

Прогноз диабета на ранней стадии

Мотивация: По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), диабет является одним из самых быстрорастущих заболеваний, которым страдают около 420 миллионов человек во всем мире. Из-за длительной бессимптомной фазы диабет может оставаться клинически невыявленным до 7 лет. В рамках нашего проекта мы надеемся внести свой вклад в прогнозирование диабета на ранней стадии с использованием методов классификации данных. Такое раннее обнаружение и диагностика могут оказать огромное..

Классификатор голосования, случай : диабет.

Классификатор голосования — это одна из библиотек машинного обучения для прогнозирования контролируемых проблем. Библиотека является частью ансамбля машинного обучения, что означает использование сложных алгоритмов. Сам классификатор голосования определяется как оценщик машинного обучения, который обучает различные базовые модели или оценщики и делает прогнозы на основе агрегирования результатов каждого базового оценщика ( Используйте классификатор голосования, чтобы улучшить..

Как машинное обучение может помочь предотвратить диабет 2 типа (и его осложнения)

Диабет является одним из самых потенциально разрушительных существующих заболеваний, но одним из самых распространенных: по данным Американской диабетической ассоциации ( ADA ), в 2019 году почти 40 миллионов американцев (или более 10 процентов населения) страдали диабетом. По данным ADA, это число увеличивается на 1,4 миллиона каждый год. С глобальной точки зрения дела обстоят не намного лучше: в 2019 году во всем мире насчитывается 463 миллиона диабетиков (или 9,3 процента..

Использование возможностей машинного обучения: прогнозирование диабета с помощью машин опорных векторов (SVM)…

Ссылка на проект и набор данных : https://github.com/omkargupta333/Diabetes_Prediction/tree/main. Введение: Прогнозирование диабета — сложная задача, решение которой может значительно выиграть от мощности алгоритмов машинного обучения. В этом блоге мы рассмотрим применение алгоритмов опорных векторов (SVM) и случайного леса (RF) вместе с мощными библиотеками, такими как pandas, numpy, scikit-learn, для прогнозирования диабета. Мы будем использовать набор данных с 768 образцами и 9..

Введение в машинное обучение

Прогнозирование диабета Машинное обучение — это компьютеры, изучающие закономерности на основе данных. Например, мы можем позволить компьютеру научиться отличать кошек от собак на изображениях, группировать клиентов в соответствии с их предпочтениями, предсказывать исход футбольного матча и т. д. Область машинного обучения развивается ( с небольшими заминками ) уже десятки лет, но недавно он полностью взорвался, и было достигнуто много захватывающего прогресса. Я считаю, что знание хотя..

Представляем базу данных продуктов питания для диабетиков

Я создал бесплатное прогрессивное веб-приложение, которое помогает людям с диабетом находить информацию о еде, которую они едят. Вы можете использовать приложение, нажав на плитку ниже. База данных о продуктах питания для диабетиков Информация о продуктах питания для людей с диабетом. dfdb.netlify.com Или вы можете посмотреть это очень короткое демо. Хотите внести свой вклад? В базе данных есть только небольшое количество..

ИИ как средство поддержки принятия решений в кабинете врача

За последние несколько десятилетий страны во всем мире стали свидетелями значительного увеличения бремени хронических заболеваний, которые в значительной степени способствуют инвалидности и ранней смерти. Большинство смертей во всем мире вызвано сердечно-сосудистыми заболеваниями; диабет и ожирение в настоящее время считаются наиболее тревожными хроническими состояниями не только потому, что они поражают значительную часть населения мира, но и потому, что они возникают как заболевания..