Mejorando la eficacia en la detección de cáncer de mama con técnicas de optimización de impulso de Nesterov
Autores: Ramdass, Priyanka; Ganesan, Gajendran; Boulaaras, Salah; Tantawy, Seham Sh.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la eficacia en la detección de cáncer de mama con técnicas de optimización de impulso de Nesterov
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelos de aprendizaje automático
Cáncer de mama
Precisión diagnóstica
Marco de optimización
Red neuronal
Detección temprana
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
En el paisaje contemporáneo de la atención médica, los modelos de aprendizaje automático son fundamentales para facilitar predicciones precisas, especialmente en el diagnóstico matizado de enfermedades complejas como el cáncer de mama.
Descripción
En el paisaje contemporáneo de la atención médica, los modelos de aprendizaje automático son fundamentales para facilitar predicciones precisas, especialmente en el diagnóstico matizado de enfermedades complejas como el cáncer de mama.