РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ ДИАБЕТА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Дилноз Мухамедиева; Нафиса Турғунова; Мохинур Рауфова; Ахлиддин Нажмиддинов

Авторы

Мухамедиева Дилноз Тулкуновна

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ ДИАБЕТА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Турғунова Нафиса Махаммаджон кизи

Национальный исследовательский университет «Ташкентский институт инженеров ирригации и механизации сельского хозяйства», Узбекистан
Рауфова Мохинур Хайдар кизи

Национальный исследовательский университет «Ташкентский институт инженеров ирригации и механизации сельского хозяйства», Узбекистан
Нажмиддинов Ахлиддин Сирожиддин угли

Национальный исследовательский университет «Ташкентский институт инженеров ирригации и механизации сельского хозяйства», Узбекистан

Аннотация

В данной работе мы рассмотрим разнообразные применения машинного обучения в задачах, связанных с диагностикой диабета, а также осветим роль машинного обучения в усилении современной медицинской практики и улучшении качества жизни пациентов, страдающих диабетом.

Ключевые слова:

машинное обучение, линейная регрессия, модель наивного байесовского классификатора, метод опорных векторов, среднеквадратическая ошибка, коэффициент детерминации.

Библиографические ссылки

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

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ ДИАБЕТА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы

Аннотация

Ключевые слова:

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

Как цитировать

Выпуск

Раздел

Лицензия

Похожие статьи

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

Язык