COVID-19-Fälle Ausbruchsvorhersage mit Hilfe von Modellen des überwachten Lernens

ISBN-13: 9786204374161 / Niemiecki / Miękka / 68 str.

Sheshang Degadwala; Brijesh Patel; Dhairya Vyas

Opis

Behörden auf der ganzen Welt nutzen COVID-19-Episodenerwartungsmodelle, um fundierte Entscheidungen zu treffen und notwendige Kontrollschritte einzuhalten. KI (ML)-basierte Entscheidungskomponenten haben sich als nützlich erwiesen, um perioperative Ergebnisse vorherzusagen und die Dynamik möglicher Operationen zu verbessern. Seit langem werden Modelle des maschinellen Lernens in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, die einen erkennbaren Nachweis und die Priorisierung ungünstiger Faktoren für ein Risiko erfordern. Zur Bewältigung antizipierter Probleme werden in der Regel einige Erwartungsstrategien verwendet. Behörden auf der ganzen Welt nutzen COVID-19-Episodenerwartungsmodelle, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die notwendigen Kontrollen aufrechtzuerhalten. KI (ML)-basierte Entscheidungskomponenten haben ihren Wert bei der Vorhersage perioperativer Ergebnisse und der Verbesserung der Dynamik künftiger Operationen bewiesen. Seit langem werden Modelle des maschinellen Lernens in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, die einen erkennbaren Nachweis und eine Priorisierung von ungünstigen Faktoren für eine Gefahr erfordern. Zur Bewältigung von Erwartungsproblemen sind einige Erwartungsstrategien im Einsatz.

O autorze

Degadwala, SheshangDr. Sheshang D. Degadwala arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor und Leiter der Abteilung für Computertechnik am Sigma Institute of Engineering, Vadodara. Er hat 145 Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der Bildverarbeitung und Computer Vision veröffentlicht. Er hat 10 Bücher und 1 indisches Patent veröffentlicht. Er ist microsoft-zertifiziert in Python und Excel.