MASHINALI O‘RGATISHGA ASOSLANGAN KASALLIKLAR DIAGNOSTIKASI
Abstract
Sun’iy intellekt (AI) sohasi bo‘lgan Machine Learning (ML) tadqiqotchilar, shifokorlar va bemorlarga ushbu muammolarning bir qismini hal qilish imkonini beradi. Ko‘pgina tadqiqotchilar va amaliyotchilar Mashinali o‘rgatishga asoslangan kasallik diagnostikasi (MLBDD) va’dasini tasvirlamoqda, bu arzon va tezdir. An’anaviy diagnostika jarayonlari qimmat, ko‘p vaqt talab qiladi va ko‘pincha inson aralashuvini talab qiladi. An’anaviy diagnostika usullari inson imkoniyatlari bilan cheklangan bo‘lsa-da, Mashinali o‘rgatishga asoslangan tizimlar bunday cheklovlarga ega emas va mashinalar odamlar kabi charchamaydi. Natijada, sog‘liqni saqlash tizimida ko‘p sonli bemorlarning kutilmagan mavjudligi bilan kasallikni tashxislash usuli ishlab chiqilishi mumkin.
References
Samuel, A.L. Dama o‘yinidan foydalangan holda Mashinali o‘rgatish bo‘yicha ba’zi tadqiqotlar. IBM J. Res. Dev. 1959, 3, 210–229.
Brownlee, J. Python bilan Mashinali o‘rgatish mahorati. Maks. O‘qish. Mastery Pty Ltd. 2016, 527, 100–120.
Husayn, E. H.; Emam, MM; Ali, AA; Sugantan, P.N. Tibbiy tasvirga asoslangan ko‘krak bezi saratonini davolash uchun chuqur va Mashinali o‘rgatish usullari: keng qamrovli sharh. Ekspert tizimi. dek. 2021, 167, 114161.
Ansari, Kaliforniya; Gupta, N.K. Neyro-loyqa integratsiyalashgan tizim yordamida yurak-qon tomir kasalliklarining avtomatlashtirilgan diagnostikasi. Axborot va kommunikatsiya texnologiyalari bo‘yicha Butunjahon kongressi materiallarida 2011 yil, Mumbay, Hindiston, 2011 yil 11-14 dekabr; 1379–1384-betlar.
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
