"МАКСИМИЗАЦИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЕМЕНЦИИ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"

А. Ж. Алимгазиева, А. Қ. Мурзабаева
{"title":"\"МАКСИМИЗАЦИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЕМЕНЦИИ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА\"","authors":"А. Ж. Алимгазиева, А. Қ. Мурзабаева","doi":"10.48081/nhme5643","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"\"В этой статье исследуется использование методов искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для оптимизации методов исследования деменции. В связи с растущей распространенностью деменции во всем мире крайне важно повысить эффективность и точность исследований в этой области. Искусственный интеллект и ML продемонстрировали свой потенциал для улучшения различных аспектов исследований деменции, включая набор пациентов, сбор данных, анализ и интерпретацию. Исследования в этой области требуют большого объема данных и вычислительной мощности для поиска путей лечения и предупреждения заболевания. Машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь в максимизации эффективности исследований деменции. Эти технологии могут анализировать большие объемы данных, выделять важные показатели и определять скрытые закономерности, которые не видны человеческому глазу. Это позволяет исследователям быстрее и точнее проводить анализ данных, определять риски заболевания и разрабатывать индивидуальные лечебные схемы. В исследовании используется полный набор данных о переменных, связанных с деменцией, собранных из различных источников, таких как медицинские записи, клинические испытания и опубликованная литература. Методология включает предварительную обработку данных, предварительный анализ данных, обучение и оценку модели, а также оптимизацию модели. Ключевые слова: деменция, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, классификация, регрессия. \"","PeriodicalId":204660,"journal":{"name":"Bulletin of Toraighyrov University. Physics & Mathematics series","volume":"30 22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of Toraighyrov University. Physics & Mathematics series","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.48081/nhme5643","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

"В этой статье исследуется использование методов искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для оптимизации методов исследования деменции. В связи с растущей распространенностью деменции во всем мире крайне важно повысить эффективность и точность исследований в этой области. Искусственный интеллект и ML продемонстрировали свой потенциал для улучшения различных аспектов исследований деменции, включая набор пациентов, сбор данных, анализ и интерпретацию. Исследования в этой области требуют большого объема данных и вычислительной мощности для поиска путей лечения и предупреждения заболевания. Машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь в максимизации эффективности исследований деменции. Эти технологии могут анализировать большие объемы данных, выделять важные показатели и определять скрытые закономерности, которые не видны человеческому глазу. Это позволяет исследователям быстрее и точнее проводить анализ данных, определять риски заболевания и разрабатывать индивидуальные лечебные схемы. В исследовании используется полный набор данных о переменных, связанных с деменцией, собранных из различных источников, таких как медицинские записи, клинические испытания и опубликованная литература. Методология включает предварительную обработку данных, предварительный анализ данных, обучение и оценку модели, а также оптимизацию модели. Ключевые слова: деменция, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, классификация, регрессия. "
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
“通过机器学习和人工智能最大化痴呆症研究的有效性。”
这篇文章探讨了人工智能(AI)和机器学习(ML)的使用,以优化痴呆症研究方法。随着痴呆症在世界各地的传播,提高研究的效率和准确性是至关重要的。人工智能和ML已经证明了它们有潜力改善痴呆症研究的各个方面,包括病人集合、数据收集、分析和解释。该领域的研究需要大量的数据和计算能力来寻找治疗和预防疾病的方法。机器学习和人工智能可以帮助最大化痴呆症研究的有效性。这些技术可以分析大量数据,突出重要数据,并确定人类眼睛看不到的潜在模式。这使得研究人员能够更快、更准确地分析数据,确定疾病的风险,并开发个人治疗方案。研究使用了一系列关于痴呆症相关变量的数据,这些变量来自不同的来源,如医学记录、临床试验和出版的文学。方法包括对数据的初步处理、初步数据分析、培训和模型评估以及模型的优化。关键词:痴呆症、人工智能、机器学习、深度学习、分类、回归。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
ЦИФРЛЫҚ САЙЛАУ ЖҮЙЕСІ МӘСЕЛЕСІНІҢ ҚАҒИДАЛАРЫН ТАЛДАУ: ШЕТЕЛДІК ТӘЖІРИБЕ "ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУДЫҢ СИПАТТАМАЛЫҚ СТАТИСТИКА ӘДІСІ МЕН МОДЕЛІ" "The influence of graphene oxide on the photocatalytic activity of nanocomposite material" Туындыға қатысты шешілмеген сызықтық емес интегралды – дифференциалдық теңдеулердің голоморфты шешімдері РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ УРОКОВ ПО ФИЗИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ АКТИВНОГО ДИДАКТИЧЕСКОГО КОНТЕНТА
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1