MASHINE LEARNING FOYDALANISHDA QANDLI DIABET TASHXOSI MUAMMOLARINI YECHISH

Mualliflar

  • Дилноз Мухамедиева
    MASHINE LEARNING FOYDALANISHDA QANDLI DIABET TASHXOSI MUAMMOLARINI YECHISH
  • Нафиса Турғунова
    Milliy tadqiqot universiteti “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti”, O‘zbekiston
  • Мохинур Рауфова
    Milliy tadqiqot universiteti “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti”, O‘zbekiston
  • Ахлиддин Нажмиддинов
    Milliy tadqiqot universiteti “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti”, O‘zbekiston

Annotasiya

Ушбу мақолада биз диабетни ташхислаш билан боғлиқ масалаларда машинали ўқитишни турли хил қўлланилишини кўриб чиқамиз, шунингдек, замонавий тиббий амалиётни яхшилаш ва диабет билан касалланган беморларнинг ҳаёт сифатини яхшилашда машинали ўқитишнинг ролини таъкидлаймиз.

Kalit so‘zlar:

машинали ўқитиш, чизиқли регрессия, содда Байес классификатори модели, таянч векторлар усули, ўртача квадратик хато, детерминация коеффициенти.

Bibliografik manbalar

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:

1109/ICCCI48352.2020.9104185

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

Рашка, С. Python имашинноеобучение [Текст] / С. Рашка. – М. :

ДМКПресс, 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

Chen, L, Magliano, DJ and Zimmet, PZ. (2011) The worldwide epidemiology

of type 2 diabetes mellitus-present and future perspectives.// Nat Rev Endocrinol 8:

-236

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

Yuklashlar

Nashr qilingan

Qanday qilib iqtibos keltirish kerak

Мухамедиева, Д., Турғунова, Н., Рауфова , М., & Нажмиддинов , А. (2024). MASHINE LEARNING FOYDALANISHDA QANDLI DIABET TASHXOSI MUAMMOLARINI YECHISH. Universal Xalqaro Ilmiy Jurnal, 1(7), 51–57. Retrieved from https://universaljurnal.uz/index.php/jurnal/article/view/872

Nashr

Jild 1 № 7 : “YANGI O‘ZBEKISTONNING TARAQQIYOT DAVRIDA FAN, TA’LIM VA INNOVATSION TEXNOLOGIYALARNI RIVOJLANTIRISHNING DOLZARB MASALALARI”

Bo'lim

Maqolalar

Litsenziya

Mualliflik huquqi (c) 2024 Дилноз Мухамедиева, Нафиса Турғунова, Мохинур Рауфова , Ахлиддин Нажмиддинов

Creative Commons License

Ushbu ish Creative Commons Attribution 4.0 Worldwide.

Tegishli maqolalar

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 > >> 

Bundan tashqari, ushbu maqola uchun shunga o'xshash maqolalar uchun kengaytirilgan qidiruvni boshlang mumkin.