Book Description: Machine Learning in Healthcare and Security: Advances, Obstacles, and Solutions Introduction: The world we live in is rapidly evolving, and technology is advancing at an unprecedented pace. The field of machine learning (ML) has seen tremendous growth in recent years, and its applications have expanded beyond just predictive modeling to include a wide range of tasks such as image recognition, natural language processing (NLP), and decision-making. This book brings together a blend of different areas of ML and recent advances in the field, providing a comprehensive overview of the current state of the art in healthcare and security applications. From the use of ML in healthcare to security, this book encompasses several areas related to ML while keeping a check on traditional ML algorithms.

Машинное обучение в здравоохранении и безопасности: достижения, препятствия и решения Введение: Мир, в котором мы живем, быстро развивается, а технологии развиваются беспрецедентными темпами. В области машинного обучения (ML) в последние годы наблюдается огромный рост, и его приложения вышли за рамки просто прогнозного моделирования, включив в себя широкий спектр задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка (NLP) и принятие решений. Эта книга объединяет сочетание различных областей ML и последних достижений в этой области, предоставляя всесторонний обзор современного состояния техники в области здравоохранения и безопасности. От использования ML в здравоохранении до безопасности, эта книга охватывает несколько областей, связанных с ML, и в то же время проверяет традиционные алгоритмы ML.

L'apprentissage automatique dans la santé et la sécurité : réalisations, obstacles et solutions Introduction : monde dans lequel nous vivons évolue rapidement et la technologie évolue à un rythme sans précédent. Dans le domaine du machine learning (ML), la croissance a été considérable ces dernières années et ses applications ont dépassé la simple modélisation prédictive pour inclure un large éventail de tâches telles que la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel (NLP) et la prise de décision. Ce livre combine une combinaison de différents domaines de LM et de progrès récents dans ce domaine, offrant un aperçu complet de l'état actuel de la santé et de la sécurité. De l'utilisation de ML dans les soins de santé à la sécurité, ce livre couvre plusieurs domaines liés à ML, tout en vérifiant les algorithmes traditionnels de ML.

Aprendizaje automático en salud y seguridad: logros, obstáculos y soluciones Introducción: mundo en el que vivimos evoluciona rápidamente y la tecnología evoluciona a un ritmo sin precedentes. En el campo del aprendizaje automático (ML), ha habido un enorme crecimiento en los últimos y sus aplicaciones han ido más allá de la mera simulación predictiva, incorporando una amplia gama de tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la toma de decisiones. Este libro reúne una combinación de diferentes áreas de LM y los últimos avances en este campo, proporcionando una visión general completa del estado actual de la tecnología en salud y seguridad. Desde el uso de ML en la atención médica hasta la seguridad, este libro cubre varias áreas relacionadas con ML y, al mismo tiempo, valida los algoritmos tradicionales de ML.

Formação de máquinas em saúde e segurança: avanços, obstáculos e soluções Introdução: O mundo em que vivemos está evoluindo rapidamente e a tecnologia está evoluindo a um ritmo sem precedentes. A área de aprendizagem de máquinas (ML) tem registrado um grande crescimento nos últimos anos, e seus aplicativos foram além da modelagem de previsão, incluindo uma grande variedade de tarefas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (NLP) e tomada de decisões. Este livro reúne uma combinação de diferentes áreas do ML e avanços recentes nesta área, fornecendo uma visão completa do estado atual da tecnologia de saúde e segurança. Desde o uso do ML na saúde até a segurança, este livro abrange várias áreas relacionadas com o ML e, ao mesmo tempo, verifica algoritmos ML tradicionais.

Maschinelles rnen in Gesundheit und cherheit: Errungenschaften, Hindernisse und Lösungen Einleitung: Die Welt, in der wir leben, entwickelt sich rasant und die Technologie entwickelt sich in einem beispiellosen Tempo. Der Bereich des maschinellen rnens (ML) hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum verzeichnet, und seine Anwendungen sind über die reine prädiktive Modellierung hinausgegangen und umfassen eine breite Palette von Aufgaben wie Bilderkennung, Natural Language Processing (NLP) und Entscheidungsfindung. Dieses Buch kombiniert eine Kombination aus verschiedenen ML-Bereichen und den neuesten Fortschritten in diesem Bereich und bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Technik in den Bereichen Gesundheit und cherheit. Von der Verwendung von ML im Gesundheitswesen bis hin zur cherheit deckt dieses Buch mehrere ML-bezogene Bereiche ab und validiert gleichzeitig traditionelle ML-Algorithmen.

''

Sağlık ve Güvenlikte Makine Öğrenimi: Gelişmeler, Engeller ve Çözümler Giriş: Yaşadığımız dünya hızla gelişiyor ve teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla ilerliyor. Makine öğrenimi (ML) alanı son yıllarda muazzam bir büyüme kaydetti ve uygulamaları, görüntü tanıma, doğal dil işleme (NLP) ve karar verme gibi çok çeşitli görevleri içerecek şekilde yalnızca öngörücü modellemenin ötesine geçti. Bu kitap, farklı ML alanlarının ve alandaki son gelişmelerin bir kombinasyonunu bir araya getirerek, sağlık ve güvenlik alanındaki mevcut teknolojiye kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Sağlık hizmetlerinde ML kullanımından güvenliğe kadar, bu kitap ML ile ilgili çeşitli alanları kapsamakta ve aynı zamanda geleneksel ML algoritmalarını doğrulamaktadır.

التعلم الآلي في الصحة والسلامة: التقدم والعقبات والحلول مقدمة: العالم الذي نعيش فيه يتطور بسرعة والتكنولوجيا تتقدم بوتيرة غير مسبوقة. شهد مجال التعلم الآلي (ML) نموًا هائلاً في السنوات الأخيرة، وتجاوزت تطبيقاته مجرد النمذجة التنبؤية لتشمل مجموعة واسعة من المهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) واتخاذ القرار. يجمع هذا الكتاب مزيجًا من مجالات ML المختلفة والتطورات الأخيرة في هذا المجال، مما يوفر نظرة عامة شاملة على الوضع الحالي للتطور في الصحة والسلامة. من استخدام ML في الرعاية الصحية إلى الأمان، يغطي هذا الكتاب العديد من المجالات المتعلقة بـ ML بينما يتحقق في نفس الوقت من صحة خوارزميات ML التقليدية.