Bücher von M. S. Roobini

L'aumento dei casi di diabete di tipo 2 ha alimentato la ricerca di solidi sistemi diagnostici. L'integrazione dell'apprendimento automatico migliora questi sistemi analizzando diversi set di dati e affrontando le complicazioni associate come l'obesità, le cattive abitudini e l'ipertensione. La diagnosi precoce è fondamentale, date le gravi implicazioni per la salute. Il ML, abbinato all'elaborazione del linguaggio naturale, aiuta nella prognosi, nella diagnosi e nei piani di prevenzione. Utilizzando il dataset PIDD (768 campioni, 16 attributi), questa ricerca si concentra sulla previsione del diabete con un set di caratteristiche ampliato. La pre-elaborazione prevede la normalizzazione, il bilanciamento con SMOTE e i controlli di completezza per migliorare l'accuratezza del modello. Nel complesso, questo studio sottolinea il ruolo fondamentale del ML nel far progredire la comprensione e le capacità predittive del diabete di tipo 2 attraverso metodologie e selezioni meticolose dei set di dati.

El aumento de los casos de diabetes de tipo 2 ha impulsado la investigación de sistemas de diagnóstico robustos. La integración del aprendizaje automático mejora estos sistemas analizando diversos conjuntos de datos y abordando complicaciones asociadas como la obesidad, los malos hábitos y la hipertensión. La detección precoz es crucial, dadas sus graves consecuencias para la salud. El aprendizaje automático, junto con el procesamiento del lenguaje natural, ayuda en el pronóstico, el diagnóstico y los planes de prevención. Utilizando el conjunto de datos PIDD (768 muestras, 16 atributos), esta investigación se centra en la predicción de la diabetes con un conjunto de características ampliado. El preprocesamiento incluye normalización, equilibrio con SMOTE y comprobaciones de integridad para mejorar la precisión del modelo. En general, este estudio pone de relieve el papel fundamental del ML en el avance de la comprensión de la diabetes de tipo 2 y las capacidades de predicción a través de metodologías meticulosas y la selección de conjuntos de datos.

Rost chisla sluchaew diabeta 2-go tipa stimuliruet issledowaniq w oblasti nadezhnyh diagnosticheskih sistem. Integraciq mashinnogo obucheniq uluchshaet äti sistemy, analiziruq razlichnye nabory dannyh i ustranqq soputstwuüschie oslozhneniq, takie kak ozhirenie, wrednye priwychki i gipertoniq. Rannee obnaruzhenie imeet reshaüschee znachenie, uchitywaq ser'eznye posledstwiq dlq zdorow'q. OD, w sochetanii s obrabotkoj estestwennogo qzyka, pomogaet w prognozirowanii, diagnostike i razrabotke planow profilaktiki. Ispol'zuq nabor dannyh PIDD (768 obrazcow, 16 atributow), dannoe issledowanie poswqscheno prognozirowaniü diabeta s pomosch'ü rasshirennogo nabora harakteristik. Predwaritel'naq obrabotka wklüchaet normalizaciü, balansirowku s pomosch'ü SMOTE i prowerku polnoty dlq powysheniq tochnosti modeli. V celom, dannoe issledowanie podcherkiwaet klüchewuü rol' ML w uluchshenii ponimaniq i prognozirowaniq diabeta 2 tipa s pomosch'ü tschatel'noj metodologii i wybora naborow dannyh.

Der Anstieg der Fälle von Typ-2-Diabetes hat die Forschung an robusten Diagnosesystemen vorangetrieben. Die Integration von maschinellem Lernen verbessert diese Systeme, indem sie verschiedene Datensätze analysiert und damit verbundene Komplikationen wie Fettleibigkeit, schlechte Gewohnheiten und Bluthochdruck berücksichtigt. Angesichts der schwerwiegenden gesundheitlichen Folgen ist die Früherkennung von entscheidender Bedeutung. ML, gepaart mit natürlicher Sprachverarbeitung, hilft bei der Prognose, Diagnose und Präventionsplänen. Unter Verwendung des PIDD-Datensatzes (768 Stichproben, 16 Attribute) konzentriert sich diese Forschung auf die Vorhersage von Diabetes mit einem erweiterten Merkmalssatz. Die Vorverarbeitung umfasst Normalisierung, Abgleich mit SMOTE und Vollständigkeitsprüfungen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit. Insgesamt unterstreicht diese Studie die zentrale Rolle von ML bei der Verbesserung des Verständnisses von Typ-2-Diabetes und der Vorhersagefähigkeiten durch sorgfältige Methodik und Datensatzauswahl.

O aumento do número de casos de diabetes tipo 2 impulsionou a investigação de sistemas de diagnóstico robustos. A integração da aprendizagem automática melhora estes sistemas, analisando diversos conjuntos de dados e abordando complicações associadas como a obesidade, os maus hábitos e a hipertensão. A deteção precoce é crucial, dadas as graves implicações para a saúde. A aprendizagem automática, aliada ao processamento de linguagem natural, ajuda no prognóstico, no diagnóstico e nos planos de prevenção. Utilizando o conjunto de dados PIDD (768 amostras, 16 atributos), esta investigação centra-se na previsão da diabetes com um conjunto alargado de características. O pré-processamento envolve normalização, balanceamento com SMOTE e verificações de integridade para melhorar a precisão do modelo. Em geral, este estudo enfatiza o papel fundamental do ML no avanço da compreensão e das capacidades de previsão da Diabetes Tipo 2 através de metodologias meticulosas e da seleção de conjuntos de dados.

L'augmentation du nombre de cas de diabète de type 2 a stimulé la recherche de systèmes de diagnostic robustes. L'intégration de l'apprentissage automatique améliore ces systèmes en analysant divers ensembles de données et en s'attaquant aux complications associées telles que l'obésité, les mauvaises habitudes et l'hypertension. La détection précoce est cruciale, compte tenu des graves conséquences pour la santé. L'apprentissage automatique, associé au traitement du langage naturel, facilite le pronostic, le diagnostic et les plans de prévention. En utilisant l'ensemble de données PIDD (768 échantillons, 16 attributs), cette recherche se concentre sur la prédiction du diabète avec un ensemble de caractéristiques élargi. Le prétraitement comprend la normalisation, l'équilibrage avec SMOTE et des contrôles d'exhaustivité pour améliorer la précision du modèle. Dans l'ensemble, cette étude souligne le rôle central du ML dans l'amélioration de la compréhension du diabète de type 2 et des capacités prédictives grâce à des méthodologies méticuleuses et à la sélection d'ensembles de données.

The rise in Type 2 Diabetes cases has fueled research in robust diagnostic systems. Machine learning integration enhances these systems by analyzing diverse datasets and addressing associated complications like obesity, poor habits, and hypertension. Early detection is crucial, given the severe health implications. ML, paired with natural language processing, aids in prognosis, diagnosis, and prevention plans. Using the PIDD dataset (768 samples, 16 attributes), this research focuses on predicting diabetes with an expanded characteristic set. Pre-processing involves normalization, balancing with SMOTE, and completeness checks to improve model accuracy. Overall, this study emphasizes ML's pivotal role in advancing Type 2 Diabetes understanding and predictive capabilities through meticulous methodologies and dataset selection.