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Técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para os cuidados de saúde

Técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para os cuidados de saúdevon Pallavi Pandey Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über Técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para os cuidados de saúde

A aprendizagem automática (AM) é um domínio da inteligência artificial (IA) que se centra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem aos sistemas informáticos aprender e melhorar o seu desempenho em tarefas sem programação explícita. Na sua essência, a aprendizagem automática envolve a utilização de dados para reconhecer padrões, fazer previsões e informar a tomada de decisões. Engloba uma variedade de técnicas, desde a aprendizagem supervisionada, em que os modelos são treinados com base em dados rotulados, até à aprendizagem não supervisionada, em que os algoritmos identificam padrões ocultos em dados não rotulados. As aplicações de ML abrangem diversos domínios, incluindo o reconhecimento de imagem e de voz, o processamento de linguagem natural, o diagnóstico de cuidados de saúde e a análise preditiva, remodelando fundamentalmente a forma como os computadores podem adquirir conhecimentos de forma autónoma e adaptar-se a ambientes em mudança

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786207026166
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 76
  • Veröffentlicht:
  • 23. Januar 2024
  • Abmessungen:
  • 150x6x220 mm.
  • Gewicht:
  • 131 g.
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Beschreibung von Técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para os cuidados de saúde

A aprendizagem automática (AM) é um domínio da inteligência artificial (IA) que se centra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem aos sistemas informáticos aprender e melhorar o seu desempenho em tarefas sem programação explícita. Na sua essência, a aprendizagem automática envolve a utilização de dados para reconhecer padrões, fazer previsões e informar a tomada de decisões. Engloba uma variedade de técnicas, desde a aprendizagem supervisionada, em que os modelos são treinados com base em dados rotulados, até à aprendizagem não supervisionada, em que os algoritmos identificam padrões ocultos em dados não rotulados. As aplicações de ML abrangem diversos domínios, incluindo o reconhecimento de imagem e de voz, o processamento de linguagem natural, o diagnóstico de cuidados de saúde e a análise preditiva, remodelando fundamentalmente a forma como os computadores podem adquirir conhecimentos de forma autónoma e adaptar-se a ambientes em mudança

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