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Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité: Une approche d'évaluation des risques cliniques basée sur l'IA - Softcover
Synopsis
Ce livre présente un cadre complet axé sur l'intelligence artificielle pour prédire la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités, en relevant des défis critiques en matière de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de santé. Il intègre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des données cliniques, démographiques et d'imagerie médicale à grande échelle. Les ensembles de données cliniques déséquilibrés sont traités à l'aide de stratégies avancées de prétraitement et de rééchantillonnage, permettant une prédiction robuste de la mortalité, de la survie et de la gravité de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé qui s'intéressent à la prédiction basée sur l'IA de la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités. Il souligne que les modèles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de décision, la forêt aléatoire et les Bayes naïves gaussiennes, atteignent une grande précision, tandis que les modèles basés sur les réseaux neuronaux font preuve d'une forte généralisation et d'une grande robustesse.
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Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité: Une approche d'évaluation des risques cliniques basée sur l'IA (French Edition)
Seller: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Mod?les pilot?s par les donn?es pour l'analyse de la s?v?rit? de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidit?
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Mod?les pilot?s par les donn?es pour l'analyse de la s?v?rit? de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidit?
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Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité
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Omniscriptum, Editions Notre Savoir Mär 2026, 2026
ISBN 10: 6209780598
ISBN 13: 9786209780592
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Taschenbuch
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ce livre présente un cadre complet axé sur l'intelligence artificielle pour prédire la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités, en relevant des défis critiques en matière de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de santé. Il intègre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des données cliniques, démographiques et d'imagerie médicale à grande échelle. Les ensembles de données cliniques déséquilibrés sont traités à l'aide de stratégies avancées de prétraitement et de rééchantillonnage, permettant une prédiction robuste de la mortalité, de la survie et de la gravité de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé qui s'intéressent à la prédiction basée sur l'IA de la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités. Il souligne que les modèles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de décision, la forêt aléatoire et les Bayes naïves gaussiennes, atteignent une grande précision, tandis que les modèles basés sur les réseaux neuronaux font preuve d'une forte généralisation et d'une grande robustesse. 132 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786209780592
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Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité : Une approche d'évaluation des risques cliniques basée sur l'IA
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre présente un cadre complet axé sur l'intelligence artificielle pour prédire la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités, en relevant des défis critiques en matière de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de santé. Il intègre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des données cliniques, démographiques et d'imagerie médicale à grande échelle. Les ensembles de données cliniques déséquilibrés sont traités à l'aide de stratégies avancées de prétraitement et de rééchantillonnage, permettant une prédiction robuste de la mortalité, de la survie et de la gravité de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé qui s'intéressent à la prédiction basée sur l'IA de la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités. Il souligne que les modèles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de décision, la forêt aléatoire et les Bayes naïves gaussiennes, atteignent une grande précision, tandis que les modèles basés sur les réseaux neuronaux font preuve d'une forte généralisation et d'une grande robustesse. Seller Inventory # 9786209780592
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Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité | Une approche d'évaluation des risques cliniques basée sur l'IA
Seller: preigu, Osnabrück, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité | Une approche d'évaluation des risques cliniques basée sur l'IA | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2026 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209780592 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Seller Inventory # 134877829
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Modles pilots par les donnes pour l'analyse de la svrit de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidit (Paperback)
Print on DemandSeller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
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Paperback. Condition: new. Paperback. Ce livre presente un cadre complet axe sur l'intelligence artificielle pour predire la gravite de COVID-19 chez les patients presentant des comorbidites, en relevant des defis critiques en matiere de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de sante. Il integre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des donnees cliniques, demographiques et d'imagerie medicale a grande echelle. Les ensembles de donnees cliniques desequilibres sont traites a l'aide de strategies avancees de pretraitement et de reechantillonnage, permettant une prediction robuste de la mortalite, de la survie et de la gravite de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des donnees et les professionnels de la sante qui s'interessent a la prediction basee sur l'IA de la gravite de COVID-19 chez les patients presentant des comorbidites. Il souligne que les modeles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de decision, la foret aleatoire et les Bayes naives gaussiennes, atteignent une grande precision, tandis que les modeles bases sur les reseaux neuronaux font preuve d'une forte generalisation et d'une grande robustesse. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209780592
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Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité
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Editions Notre Savoir Mär 2026, 2026
ISBN 10: 6209780598
ISBN 13: 9786209780592
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce livre présente un cadre complet axé sur l'intelligence artificielle pour prédire la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités, en relevant des défis critiques en matière de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de santé. Il intègre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des données cliniques, démographiques et d'imagerie médicale à grande échelle. Les ensembles de données cliniques déséquilibrés sont traités à l'aide de stratégies avancées de prétraitement et de rééchantillonnage, permettant une prédiction robuste de la mortalité, de la survie et de la gravité de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé qui s'intéressent à la prédiction basée sur l'IA de la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités. Il souligne que les modèles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de décision, la forêt aléatoire et les Bayes naïves gaussiennes, atteignent une grande précision, tandis que les modèles basés sur les réseaux neuronaux font preuve d'une forte généralisation et d'une grande robustesse.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786209780592