Machine Learning in Medicine / Ton J. Cleophas, Aeilko H. Zwinderman.

Por: Cleophas, Ton JColaborador(es): Zwinderman, Aeilko HTipo de material: TextoTextoEditor: Dordrecht : Springer Netherlands : Imprint: Springer, 2013Descripción: XV, 265 p. : il.; 25 cmISBN: 9789400758247; 9400758243Tema(s): MEDICINA | VISIÓN POR COMPUTADOR | ESTADÍSTICA | BIOMEDICINA | SISTEMA DE IMÁGENES EN MEDICINAClasificación CDD: 610.71 Resumen: El aprendizaje automático es una disciplina novedosa relacionada con el análisis de datos de variables grandes y múltiples. Involucra métodos computacionalmente intensivos, como análisis de factores, análisis de conglomerados y análisis discriminantes. Actualmente es principalmente el dominio de los científicos informáticos, y ya se utiliza comúnmente en las ciencias sociales, la investigación de marketing, la investigación operativa y las ciencias aplicadas. Casi no se utiliza en la investigación clínica. Esto es probablemente debido a la creencia tradicional de los clínicos en los ensayos clínicos, donde múltiples variables son equilibradas por igual por el proceso de asignación al azar y no se toman en cuenta. En contraste, los archivos de datos informáticos modernos a menudo implican cientos de variables como genes y otros valores de laboratorio, y se requieren métodos computacionalmente intensivos. Este libro fue escrito como una presentación a mano accesible a los médicos, y como una publicación de lectura obligada para los nuevos en los métodos.
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El aprendizaje automático es una disciplina novedosa relacionada con el análisis de datos de variables grandes y múltiples. Involucra métodos computacionalmente intensivos, como análisis de factores, análisis de conglomerados y análisis discriminantes. Actualmente es principalmente el dominio de los científicos informáticos, y ya se utiliza comúnmente en las ciencias sociales, la investigación de marketing, la investigación operativa y las ciencias aplicadas. Casi no se utiliza en la investigación clínica. Esto es probablemente debido a la creencia tradicional de los clínicos en los ensayos clínicos, donde múltiples variables son equilibradas por igual por el proceso de asignación al azar y no se toman en cuenta. En contraste, los archivos de datos informáticos modernos a menudo implican cientos de variables como genes y otros valores de laboratorio, y se requieren métodos computacionalmente intensivos. Este libro fue escrito como una presentación a mano accesible a los médicos, y como una publicación de lectura obligada para los nuevos en los métodos.

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