Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/36225Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Рудой В. В. | - |
| dc.contributor.author | Мінухін С. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2025-05-13T07:49:38Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-13T07:49:38Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Рудой В. В. Застосування методів машинного навчання для прогнозування стадій захворювання цукрового діабету / В. В. Рудой, С. В. Мінухін // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали XXІX міжнародного молодіжного форуму, 16 – 18 квітня 2025 р. – Харків : ХНУРЕ, 2025.- С. 488 - 490. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/36225 | - |
| dc.description.abstract | дослідження аналізує ефективність методів машинного навчання для прогнозування стадій діабету на основі даних біохімічного аналізу крові та зображень сітківки ока. У Дослідженні використовуються глибокі нейронні мережі для аналізу біохімічних даних та згорткові нейронні мережі для обробки зображень сітківки ока. Запропоновано гібридну модель , яка інтегрує обидва типи даних за допомогою архітектур на основі трансформаторів. SHAP-метод використовується для пояснення моделі, забезпечуючи прозорість для клінічного використання. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.subject | гібридний підхід | uk_UA |
| dc.subject | цукровий діабет | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | прогнозування | uk_UA |
| dc.subject | глибинні нейронні мережі | uk_UA |
| dc.subject | ResNet | uk_UA |
| dc.subject | згорткові нейронні мережі | uk_UA |
| dc.title | Застосування методів машинного навчання для прогнозування стадій захворювання цукрового діабету | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | Статті (ІС) | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| PiM_2025_T6_KN_488-490.pdf | 158,51 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.