Machine Learning for Healthcare Applications Introduction: The healthcare industry has been revolutionized by machine learning, a subset of artificial intelligence that enables computers to learn from data without being explicitly programmed. Machine learning has the potential to improve patient outcomes, cut costs, and increase efficiency in healthcare. This book offers a thorough introduction to machine learning in healthcare, covering everything from fundamentals to cutting-edge research. Chapter 1: An Overview of Machine Learning in Healthcare This chapter introduces the concept of machine learning in healthcare, including its advantages and applications. It also discusses the challenges and limitations of using machine learning in healthcare. Chapter 2: Data Preprocessing Data preprocessing is an essential step in machine learning, as it prepares the data for analysis and modeling. This chapter covers the different methods of data preprocessing, such as cleaning, normalization, and feature selection. Chapter 3: Supervised Learning Supervised learning is the most common type of machine learning, where the algorithm learns from labeled data to make predictions. This chapter explores the various supervised learning algorithms, such as linear regression, logistic regression, and support vector machines. Chapter 4: Unsupervised Learning Unsupervised learning allows the algorithm to discover patterns and relationships in unlabeled data. This chapter discusses unsupervised learning techniques, such as clustering and dimensionality reduction. Chapter 5: Neural Networks Neural networks are a type of machine learning model inspired by the human brain.

Машинное обучение для приложений здравоохранения Введение: Индустрия здравоохранения была революционизирована с помощью машинного обучения, подмножества искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Машинное обучение может улучшить результаты лечения пациентов, сократить расходы и повысить эффективность здравоохранения. Эта книга предлагает подробное введение в машинное обучение в здравоохранении, охватывающее все, от основ до передовых исследований. Глава 1: Обзор машинного обучения в здравоохранении В этой главе вводится концепция машинного обучения в здравоохранении, включая его преимущества и применения. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения использования машинного обучения в здравоохранении. Глава 2: Предварительная обработка данных Предварительная обработка данных является важным шагом в машинном обучении, поскольку она подготавливает данные для анализа и моделирования. В этой главе рассматриваются различные методы предварительной обработки данных, такие как очистка, нормализация и выбор функций. Глава 3: Обучение с учителем Обучение с учителем является наиболее распространенным типом машинного обучения, когда алгоритм учится на помеченных данных, чтобы делать прогнозы. В этой главе рассматриваются различные алгоритмы обучения с учителем, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия и машины опорных векторов. Глава 4: Обучение без учителя Обучение без учителя позволяет алгоритму обнаруживать закономерности и взаимосвязи в немаркированных данных. В этой главе обсуждаются методы обучения без учителя, такие как кластеризация и уменьшение размерности. Глава 5: Нейронные сети Нейронные сети - это тип модели машинного обучения, вдохновленной человеческим мозгом.

Machine arning for Health Apps Introduction : L'industrie de la santé a été révolutionnée par le Machine arning, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre des données sans programmation explicite. L'apprentissage automatique peut améliorer les résultats des patients, réduire les coûts et améliorer l'efficacité des soins de santé. Ce livre offre une introduction détaillée à l'apprentissage automatique dans les soins de santé, couvrant tout, des bases à la recherche de pointe. Chapitre 1 : Aperçu de l'apprentissage automatique dans les soins de santé Ce chapitre présente le concept de l'apprentissage automatique dans les soins de santé, y compris ses avantages et ses applications. Il examine également les défis et les limites de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les soins de santé. Chapitre 2 : Prétraitement des données prétraitement des données est une étape importante de l'apprentissage automatique puisqu'il produit des données pour l'analyse et la modélisation. Ce chapitre traite de différentes méthodes de prétraitement des données, telles que le nettoyage, la normalisation et le choix des fonctions. Chapitre 3 : Apprendre avec un enseignant Apprendre avec un enseignant est le type le plus courant d'apprentissage automatique lorsque l'algorithme apprend sur des données marquées pour faire des prévisions. Ce chapitre traite de différents algorithmes d'apprentissage avec l'enseignant, tels que la régression linéaire, la régression logistique et les machines de vecteurs de référence. Chapitre 4 : L'enseignement sans enseignant L'enseignement sans enseignant permet à l'algorithme de détecter les schémas et les relations dans les données non marquées. Ce chapitre traite des méthodes d'enseignement sans enseignant, telles que le regroupement et la réduction de la dimension. Chapitre 5 : Réseaux neuronaux s réseaux neuronaux sont un type de modèle d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain.

Aprendizaje automático para aplicaciones de salud Introducción: La industria de la salud se ha revolucionado con el aprendizaje automático, un subconjunto de inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos sin programación explícita. aprendizaje automático puede mejorar los resultados del tratamiento de los pacientes, reducir los costos y mejorar la eficacia de la atención médica. Este libro ofrece una introducción detallada al aprendizaje automático en salud que abarca todo, desde lo básico hasta la investigación avanzada. Capítulo 1: Revisión del aprendizaje automático en salud Este capítulo introduce el concepto de aprendizaje automático en salud, incluyendo sus beneficios y aplicaciones. También analiza los problemas y limitaciones del uso del aprendizaje automático en la atención médica. Capítulo 2: Pretratamiento de datos pretratamiento de datos es un paso importante en el aprendizaje automático, ya que prepara datos para análisis y simulación. Este capítulo aborda diferentes métodos de pretratamiento de datos, como la limpieza, normalización y selección de funciones. Capítulo 3: Aprender con un profesor Aprender con un profesor es el tipo más común de aprendizaje automático cuando un algoritmo aprende con datos marcados para hacer predicciones. En este capítulo se examinan diferentes algoritmos de aprendizaje con el profesor, como la regresión lineal, la regresión logística y las máquinas de vectores de referencia. Capítulo 4: Aprendizaje sin maestro aprendizaje sin maestro permite al algoritmo detectar patrones e interconexiones en datos no marcados. En este capítulo se discuten métodos de aprendizaje sin maestro, como agrupamiento y reducción de dimensión. Capítulo 5: Redes neuronales redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano.

Treinamento de máquina para aplicativos de saúde Introdução: A indústria de saúde foi revolucionada através do aprendizado de máquina, um subconjunto de inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com dados sem programação clara. O aprendizado de máquinas pode melhorar os resultados do tratamento dos pacientes, reduzir custos e melhorar a eficiência da saúde. Este livro oferece uma introdução detalhada ao ensino de máquinas na saúde, que abrange todos, desde os fundamentos até a pesquisa avançada. Capítulo 1: Revisão do aprendizado de máquina na saúde Este capítulo introduz o conceito de aprendizado de máquina na saúde, incluindo os seus benefícios e aplicações. Ele também discute os desafios e limitações do uso do ensino de máquinas na saúde. Capítulo 2: Pré-processamento de dados O pré-processamento de dados é um passo importante na aprendizagem de máquinas, pois produz dados para análise e simulação. Este capítulo aborda várias técnicas de pré-processamento de dados, como limpeza, normalização e escolha de funções. Capítulo 3: Aprender com um professor Aprender com um professor é o tipo mais comum de aprendizado de máquina quando um algoritmo aprende com dados marcados para fazer previsões. Este capítulo aborda vários algoritmos de treinamento com o professor, tais como regressão linear, regressão logística e máquinas de vetores de apoio. Capítulo 4: Formação sem professor A formação sem professor permite ao algoritmo detectar padrões e relações em dados não marcados. Este capítulo discute métodos de ensino sem professor, como clusterização e redução de dimensões. Capítulo 5: Redes neurais Redes neurais são um modelo de aprendizado de máquina inspirado no cérebro humano.

Maschinelles rnen für Gesundheitsanwendungen Einleitung: Die Gesundheitsbranche wurde durch maschinelles rnen revolutioniert, eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten ohne explizite Programmierung zu lernen. Maschinelles rnen kann die Behandlungsergebnisse von Patienten verbessern, Kosten senken und die Effizienz der Gesundheitsversorgung verbessern. Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in maschinelles rnen im Gesundheitswesen und deckt alles von den Grundlagen bis zur Spitzenforschung ab. Kapitel 1: Überblick über maschinelles rnen im Gesundheitswesen In diesem Kapitel wird das Konzept des maschinellen rnens im Gesundheitswesen einschließlich seiner Vorteile und Anwendungen vorgestellt. Es diskutiert auch die Herausforderungen und Grenzen des Einsatzes von maschinellem rnen im Gesundheitswesen. Kapitel 2: Datenvorverarbeitung Die Datenvorverarbeitung ist ein wichtiger Schritt im maschinellen rnen, da sie Daten für Analysen und mulationen aufbereitet. In diesem Kapitel werden verschiedene Methoden der Datenvorverarbeitung wie Reinigung, Normalisierung und Funktionsauswahl behandelt. Kapitel 3: rnen mit dem hrer Das rnen mit dem hrer ist die häufigste Art des maschinellen rnens, bei dem ein Algorithmus aus markierten Daten lernt, um Vorhersagen zu treffen. Dieses Kapitel behandelt verschiedene Algorithmen für das rnen mit dem hrer, wie lineare Regression, logistische Regression und Support-Vektormaschinen. Kapitel 4: rnen ohne hrer rnen ohne hrer ermöglicht es einem Algorithmus, Muster und Zusammenhänge in unmarkierten Daten zu erkennen. In diesem Kapitel werden Methoden des unüberwachten rnens wie Clustering und Dimensionsreduktion diskutiert. Kapitel 5: Neuronale Netze Neuronale Netze sind eine Art maschinelles rnmodell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist.

Machine arning for Healthcare Applications Wprowadzenie: Przemysł opieki zdrowotnej został zrewolucjonizowany przez uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom uczyć się z danych bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe może poprawić wyniki pacjentów, zmniejszyć koszty i zwiększyć wydajność opieki zdrowotnej. Ta książka oferuje szczegółowe wprowadzenie do uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej, obejmujące wszystko od podstaw do najnowocześniejszych badań. Rozdział 1: Przegląd uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej Ten rozdział wprowadza pojęcie uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej, w tym jego korzyści i zastosowania. Omawia również wyzwania i ograniczenia związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej. Rozdział 2: Preprocessing Preprocessing danych jest ważnym krokiem w procesie uczenia maszynowego, ponieważ przygotowuje dane do analizy i symulacji. Ten rozdział omawia różne techniki wstępnego przetwarzania danych, takie jak czyszczenie, normalizacja i wybór funkcji. Rozdział 3: Nadzorowane uczenie się Nadzorowane uczenie się jest najczęstszym rodzajem uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się od oznaczonych danych w celu dokonania prognoz. Ten rozdział omawia różne nadzorowane algorytmy uczenia się, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna i obsługa maszyn wektorowych. Rozdział 4: Uczenie się bez nadzoru Uczenie bez nadzoru pozwala algorytmowi wykrywać wzory i relacje w nieoznakowanych danych. Niniejszy rozdział omawia metody nauczania bez nadzoru, takie jak klastrowanie i zmniejszanie wymiarów. Rozdział 5: eci neuronowe eci neuronowe są rodzajem modelu uczenia maszynowego inspirowanego ludzkim mózgiem.

Machine arning for Healthcare Applications Introduction: תעשיית הבריאות עברה מהפכה בלימוד מכונה, תת-קבוצה של בינה מלאכותית המאפשרת למחשבים ללמוד מנתונים ללא תכנות מפורש. למידת מכונה יכולה לשפר את תוצאות המטופלים, להפחית עלויות ולהגדיל את יעילות הבריאות. הספר הזה מציע הקדמה מפורטת ללימוד מכונה בבריאות, כיסוי הכל מיסודות למחקר חדשני. פרק 1: סקירה של למידת מכונה בבריאות פרק זה מציג את הרעיון של למידת מכונה בבריאות, כולל היתרונות והיישומים שלה. הוא גם דן באתגרים ובמגבלות של שימוש בלמידת מכונה בתחום הבריאות. פרק 2: Preprocessing Data Production הוא צעד חשוב בלמידה של מכונה מכיוון שהוא מכין נתונים לניתוח וסימולציה. פרק זה דן בטכניקות שונות לעיבוד מראש של נתונים כגון ניקוי, נורמליזציה ובחירת תכונה. פרק 3: למידה מפוקחת על למידה היא הסוג הנפוץ ביותר של למידת מכונה, שבו אלגוריתם לומד מנתונים מתויגים כדי לחזות. פרק זה דן באלגוריתמי למידה מפוקחים שונים כגון רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית ומכונות וקטוריות תומכות. פרק 4: למידה ללא פיקוח מאפשרת לאלגוריתם לזהות דפוסים ומערכות יחסים בנתונים לא מסומנים. פרק זה דן בשיטות הוראה ללא השגחה כגון קיבוצים וצמצום מימדים. פרק 5: רשתות עצביות של רשתות עצביות הן סוג של מודל למידת מכונה בהשראת המוח האנושי.''

Sağlık Uygulamaları için Makine Öğrenimi Giriş: Sağlık endüstrisi, bilgisayarların açık programlama olmadan verilerden öğrenmelerini sağlayan bir yapay zeka alt kümesi olan makine öğrenimi ile devrim yarattı. Makine öğrenimi hasta sonuçlarını iyileştirebilir, maliyetleri azaltabilir ve sağlık verimliliğini artırabilir. Bu kitap, sağlık hizmetlerinde makine öğrenimine, temellerden en son araştırmalara kadar her şeyi kapsayan ayrıntılı bir giriş sunmaktadır. Bölüm 1: Sağlıkta Makine Öğrenimine Genel Bakış Bu bölüm, faydaları ve uygulamaları da dahil olmak üzere sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi kavramını tanıtmaktadır. Ayrıca, sağlık hizmetlerinde makine öğrenimini kullanmanın zorluklarını ve sınırlamalarını tartışmaktadır. Bölüm 2: Ön İşleme Veri ön işleme, makine öğreniminde önemli bir adımdır çünkü verileri analiz ve simülasyon için hazırlar. Bu bölümde temizleme, normalleştirme ve özellik seçimi gibi çeşitli veri ön işleme teknikleri tartışılmaktadır. Bölüm 3: Denetimli öğrenme Denetimli öğrenme, bir algoritmanın tahmin yapmak için etiketli verilerden öğrendiği en yaygın makine öğrenimi türüdür. Bu bölümde doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve destek vektör makineleri gibi çeşitli denetimli öğrenme algoritmaları tartışılmaktadır. Bölüm 4: Denetimsiz Öğrenme Denetimsiz öğrenme, algoritmanın işaretsiz verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tespit etmesini sağlar. Bu bölümde kümeleme ve boyut azaltma gibi denetimsiz öğretim yöntemleri tartışılmaktadır. Bölüm 5: nir Ağları nir ağları, insan beyninden esinlenen bir tür makine öğrenme modelidir.

التعلم الآلي لتطبيقات الرعاية الصحية مقدمة: أحدثت صناعة الرعاية الصحية ثورة في التعلم الآلي، وهي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة. يمكن للتعلم الآلي تحسين نتائج المرضى، وتقليل التكاليف، وزيادة كفاءة الرعاية الصحية. يقدم هذا الكتاب مقدمة مفصلة للتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية، ويغطي كل شيء من الأساسيات إلى الأبحاث المتطورة. الفصل 1: نظرة عامة على التعلم الآلي في الرعاية الصحية يقدم هذا الفصل مفهوم التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية، بما في ذلك فوائده وتطبيقاته. كما يناقش التحديات والقيود المتعلقة باستخدام التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية. الفصل 2: المعالجة المسبقة للبيانات هي خطوة مهمة في التعلم الآلي لأنها تعد البيانات للتحليل والمحاكاة. يناقش هذا الفصل تقنيات مختلفة لمعالجة البيانات مثل التنظيف والتطبيع واختيار الميزات. الفصل 3: التعلم الخاضع للإشراف التعلم الخاضع للإشراف هو النوع الأكثر شيوعًا من التعلم الآلي، حيث تتعلم الخوارزمية من البيانات الموسومة لإجراء التنبؤات. يناقش هذا الفصل العديد من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وآلات متجهات الدعم. الفصل 4: التعلم غير الخاضع للإشراف يسمح التعلم غير الخاضع للإشراف للخوارزمية باكتشاف الأنماط والعلاقات في البيانات غير المميزة. يناقش هذا الفصل طرق التدريس غير الخاضعة للإشراف مثل التجميع وتقليل الأبعاد. الفصل 5: الشبكات العصبية هي نوع من نماذج التعلم الآلي المستوحاة من الدماغ البشري.

의료 응용 프로그램을위한 기계 학습 소개: 의료 산업은 컴퓨터가 명시 적 프로그래밍없이 데이터로부터 학습 할 수있는 인공 지능의 하위 집합 인 기계 학습에 의해 혁명을 일으켰습니다. 머신 러닝은 환자 결과를 개선하고 비용을 절감하며 의료 효율성을 향상시킬 수 있습 이 책은 기본에서 최첨단 연구에 이르기까지 모든 것을 다루는 건강 관리의 기계 학습에 대한 자세한 소개를 제공합니다. 1 장: 건강 관리의 기계 학습 개요 이 장에서는 혜택과 응용 프로그램을 포함하여 건강 관리의 기계 학습 개념을 소개합니다. 또한 건강 관리에서 기계 학습을 사용하는 과제와 한계에 대해서도 설명합 2 장: 데이터 사전 처리는 분석 및 시뮬레이션을위한 데이터를 준비하기 때문에 머신 러닝에서 중요한 단계입니다. 이 장에서는 청소, 정규화 및 기능 선택과 같은 다양한 데이터 사전 처리 기술에 대해 설명합니다. 3 장: 감독 학습 감독 학습은 가장 일반적인 유형의 머신 러닝이며, 알고리즘은 태그 된 데이터에서 학습하여 예측합니다. 이 장에서는 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 지원 벡터 기계와 같은 다양한 감독 학습 알고리즘에 대해 설명합니다. 4 장: 감독되지 않은 학습 비 감독 학습을 통해 알고리즘은 표시되지 않은 데이터에서 패턴과 관계를 감지 할 수 있습니다. 이 장에서는 클러스터링 및 차원 축소와 같은 감독되지 않은 교육 방법에 대해 설명합니다. 5 장: 신경 네트워크 신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 일종의 머신 러닝 모델입니다.

ヘルスケアアプリケーションのための機械学習はじめに：ヘルスケア業界は、明示的なプログラミングなしでコンピュータがデータから学ぶことができる人工知能のサブセットである機械学習によって革命を起こしました。機械学習は、患者のアウトカムを改善し、コストを削減し、医療の効率を高めることができます。本書では、基礎から最先端の研究まで、ヘルスケアにおける機械学習の詳細な紹介を提供します。第1章：医療における機械学習の概要この章では、医療における機械学習の概念を紹介します。また、医療における機械学習の使用の課題と限界についても説明しています。第2章：前処理データ前処理は、分析とシミュレーションのためのデータを準備するため、機械学習の重要なステップです。この章では、クリーニング、正規化、フィーチャー選択などのさまざまなデータ前処理技術について説明します。Chapter 3： Supervised arning Supervised arningは、アルゴリズムがタグ付きデータから学習して予測を行う、最も一般的な機械学習です。この章では、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシンなど、さまざまな監視学習アルゴリズムについて説明します。第4章：監視されていない学習監視されていない学習は、アルゴリズムがマークされていないデータのパターンと関係を検出することを可能にします。この章では、クラスタリングや寸法縮小などの監視されていない教育方法について説明します。チャプター5：ニューラルネットワークニューラルネットワークは、人間の脳に触発された機械学習モデルの一種です。

醫療保健應用程序的機器學習介紹：醫療保健行業已經通過機器學習進行了革命，機器學習是人工智能的一個子集，允許計算機在沒有明確編程的情況下從數據中學習。機器學習可以改善患者的治療效果，降低成本並提高醫療效率。這本書提供了醫療保健機器學習的詳細介紹，涵蓋了從基礎知識到高級研究的所有內容。第一章：醫療保健機器學習概述本章介紹了醫療保健機器學習的概念，包括其優點和應用。它還討論了醫療保健中使用機器學習的問題和局限性。第2章：數據預處理數據預處理是機器學習的一個重要步驟,因為它為分析和建模準備數據。本章討論各種數據預處理方法,如清除、規範化和功能選擇。第三章：與老師一起學習與老師一起學習是最常見的機器學習類型，當算法從標記的數據中學習以做出預測時。本章探討了教師學習的各種算法，例如線性回歸，邏輯回歸和參考向量機。第四章無教師學習無教師學習使算法能夠檢測未標記數據中的模式和關系。本章討論了無教師教學方法，例如聚類和尺寸減少。第五章：神經網絡神經網絡是一種受人腦啟發的機器學習模型。