РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ ДИАБЕТА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
В данной работе мы рассмотрим разнообразные применения машинного обучения в задачах, связанных с диагностикой диабета, а также осветим роль машинного обучения в усилении современной медицинской практики и улучшении качества жизни пациентов, страдающих диабетом.
Article Details
References
Pethunachiyar GA. Classification of diabetes patients using kernel based support vector machines. In: 2020 International Conference on Computer Communication Informatics (ICCCI). Coimbatore: IEEE (2020). p. 1–4. doi: 10.1109/ICCCI48352.2020.9104185 2. Gupta S, Verma HK, Bhardwaj D. Classification of diabetes using naïve bayes and support vector machine as a technique. In: Sachdeva A, Kumar P, Yadav OP, Garg RK, Gupta A, editors. Operations Management and Systems Engineering. Singapore: Springer (2021). p. 365–76. doi: 10.1007/978-981-15-6017-0_24 3. Рашка, С. Python и машинное обучение [Текст] / С. Рашка. – М. : ДМК Пресс, 2017. – 418 с.
Khattak A, Habib A, Asghar MZ, Subhan F, Razzak I, Habib A. Applying deep neural networks for user intention identification. Soft Comput. (2021) 25:2191–220. doi: 10.1007/s00500-020-05290-z 5. Chen, L, Magliano, DJ and Zimmet, PZ. (2011) The worldwide epidemiology of type 2 diabetes mellitus-present and future perspectives.// Nat Rev Endocrinol 8: 228-236 6. Butt UM, Letchmunan S, Ali M, Hassan FH, Baqir A, Sherazi HHR. Machine learning based diabetes classification and prediction for healthcare applications. J Healthcare Eng. (2021) 2021:9930985. doi: 10.1155/2021/9930985