Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку
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 вк...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Oles Honchar Dnipro National University
2023-06-01
|
| Series: | Challenges and Issues of Modern Science |
| Online Access: | https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/89 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858764705431552 |
|---|---|
| author | Олексій Ізмалков |
| author_facet | Олексій Ізмалков |
| author_sort | Олексій Ізмалков |
| collection | DOAJ |
| description | 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.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-47c1dcffa7164d5c98ccab7702d7ccd7 |
| institution | Kabale University |
| issn | 3083-5704 |
| language | English |
| publishDate | 2023-06-01 |
| publisher | Oles Honchar Dnipro National University |
| record_format | Article |
| series | Challenges and Issues of Modern Science |
| spelling | doaj-art-47c1dcffa7164d5c98ccab7702d7ccd72025-02-11T09:56:14ZengOles Honchar Dnipro National UniversityChallenges and Issues of Modern Science3083-57042023-06-011Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямкуОлексій Ізмалков0https://orcid.org/0009-0005-3732-7474Дніпровський національний університет імені Олеся ГончараВ 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. https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/89 |
| spellingShingle | Олексій Ізмалков Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку Challenges and Issues of Modern Science |
| title | Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку |
| title_full | Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку |
| title_fullStr | Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку |
| title_full_unstemmed | Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку |
| title_short | Використання алгоритму машинного навчання Support Vector Machine (SVM) для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку |
| title_sort | використання алгоритму машинного навчання support vector machine svm для аналізу даних задля вирішення доцільності обрання професій медичного напрямку |
| url | https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/89 |
| work_keys_str_mv | AT oleksíjízmalkov vikoristannâalgoritmumašinnogonavčannâsupportvectormachinesvmdlâanalízudanihzadlâviríšennâdocílʹnostíobrannâprofesíjmedičnogonaprâmku |