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Ces dernières années, l'avènement de l'apprentissage profond (DL) a révolutionné divers domaines, y compris celui des soins de santé. Cet article passe en revue et analyse les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires, qui sont l'une des principales causes de mortalité dans le monde. Il existe un besoin immédiat de recherche sur les facteurs qui affectent les MCV. Cela nécessite des techniques innovantes pour détecter la maladie à un stade précoce et contribuer à faire baisser le taux de mortalité. Dans…mehr

Produktbeschreibung
Ces dernières années, l'avènement de l'apprentissage profond (DL) a révolutionné divers domaines, y compris celui des soins de santé. Cet article passe en revue et analyse les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires, qui sont l'une des principales causes de mortalité dans le monde. Il existe un besoin immédiat de recherche sur les facteurs qui affectent les MCV. Cela nécessite des techniques innovantes pour détecter la maladie à un stade précoce et contribuer à faire baisser le taux de mortalité. Dans ce document, l'analyse a été réalisée sur la base des travaux de recherche effectués par les chercheurs dans le cadre de l'identification des MCV, ainsi que des conclusions tirées de l'examen effectué.
Autorenporträt
Io stessa Nancy Shrivastav, Mtech CSE, Btech IT, lavoro come assistente professore presso SSMTI da 10 anni. Insegno sia ai master che ai corsi di laurea. Questo è il mio primo articolo relativo al mio campo. Ho il piacere di presentare il mio lavoro sul Machine Learning.