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Evaluando el rendimiento de las herramientas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) para el diagnóstico y predicción de enfermedades cardíacas

Autores: Paladino, Lauren M.; Hughes, Alexander; Perera, Alexander; Topsakal, Oguzhan; Akinci, Tahir Cetin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Evaluando el rendimiento de las herramientas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) para el diagnóstico y predicción de enfermedades cardíacas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Inteligencia Artificial

Palabras clave

Enfermedad cardíaca
Aprendizaje automático
Herramientas de AutoML
Rendimiento
Tasas de precisión
Conjuntos de datos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A nivel mundial, más de 17 millones de personas mueren anualmente por enfermedades cardiovasculares, siendo la enfermedad cardíaca la principal causa de mortalidad en los Estados Unidos.

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