Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку
Анотація
В теперішній час задля автоматизації машинного навчання необхідно проаналізувати їх переваги та недоліки для автоматизації машинного навчання.
Існує кілька алгоритмів машинного навчання, які можна використовувати для аналізу даних, зібраних з анкети та датчиків, щоб визначити шаблони, які можуть вказувати на придатність людини до різних медичних професій.
Завантажити
Посилання
"Support Vector Machines for Pattern Classification" by Shigeo Abe and Yoichi Takenaka
"Support Vector Machines: Theory and Applications" by S. Sathiya Keerthi and C. J. Lin: This book offers a detailed treatment of SVMs, exploring both the theoretical foundations and practical as-pects.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Виклики та проблеми сучасної науки
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Всі статті, опубліковані в журналі Challenges and Issues of Modern Science, ліцензовані за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY). Це означає, що ви можете:
- Поширювати, копіювати та передавати статтю
- Адаптувати, реміксувати та створювати похідні роботи на основі статті
за умови, що ви надаєте належне посилання на оригінальну роботу, вказуєте ім'я авторів, назву статті, журнал та наявність ліцензії CC BY. Будь-яке використання матеріалів не повинно припускати схвалення авторами або журналом використаного матеріалу.
