Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ » Công Nghệ Thông Tin » Cơ sở dữ liệu
35 trang
36 lượt xem
0
0

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế trình bày cách ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu để xây dựng hệ thống hỏi-đáp phục vụ lĩnh vực y tế. Nội dung bao gồm xử lý dữ liệu, chọn mô hình và đánh giá kết quả. Đề tài góp phần nâng cao hiệu quả tương tác trong chăm sóc sức khỏe. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Từ khoá:

hoatrongguong03

Khai thác dữ liệu

Ứng dụng khai thác dữ liệu

Data Mining and Application

Hệ thống hỏi đáp trong y tế

Kỹ thuật khai phá dữ liệu y tế

Xử lý ngôn ngữ chuyên ngành

Phân tích câu hỏi

Share
/
35

Có thể bạn quan tâm

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu

42 trang
Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-Processing)

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-Processing)

32 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Logistic Regression

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Logistic Regression

31 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree

18 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Artificial neural network for classification

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Artificial neural network for classification

33 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Partitioning Method K-Means

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Partitioning Method K-Means

37 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Hierarchical Clustering

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Hierarchical Clustering

32 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based method

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based method

34 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Khai thác dữ liệu (Frequent Patterns Mining)

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Khai thác dữ liệu (Frequent Patterns Mining)

51 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Sequential Pattern Mining

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Sequential Pattern Mining

44 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Trajectory Data Mining

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Trajectory Data Mining

53 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection

45 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based anomaly detection

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based anomaly detection

25 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection

42 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Anime Recommendation-System

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Anime Recommendation-System

50 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): COMPAS Recidivism Racial Bias

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): COMPAS Recidivism Racial Bias

48 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Loan approval prediction

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Loan approval prediction

20 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế

35 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Abstractive News Summarization for Vietnamese

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Abstractive News Summarization for Vietnamese

31 trang
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Phân tích cảm xúc văn bản Tiếng Việt

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Phân tích cảm xúc văn bản Tiếng Việt

37 trang

Tài liêu mới

Bài giảng Kỹ thuật tài liệu hóa hệ thống - Nguyễn Bích Liên

Bài giảng Kỹ thuật tài liệu hóa hệ thống - Nguyễn Bích Liên

43 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 2 - Các mô hình khái niệm về sự cố, tai nạn và mối liên quan với công tác kiểm soát không lưu

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 2 - Các mô hình khái niệm về sự cố, tai nạn và mối liên quan với công tác kiểm soát không lưu

49 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 3 - Các dạng và bản chất của sai sót có liên quan tới việc cung cấp ATS

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 3 - Các dạng và bản chất của sai sót có liên quan tới việc cung cấp ATS

42 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 4 - Khả năng nhận thức và giới hạn của con người trong môi trường ĐHB

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 4 - Khả năng nhận thức và giới hạn của con người trong môi trường ĐHB

88 trang
Câu hỏi ôn tập Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Câu hỏi ôn tập Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

24 trang
Câu hỏi ôn tập Cơ sở dữ liệu có đáp án

Câu hỏi ôn tập Cơ sở dữ liệu có đáp án

14 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 8 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 8 - Nguyễn Mạnh Sơn

44 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 7 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 7 - Nguyễn Mạnh Sơn

20 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 6 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 6 - Nguyễn Mạnh Sơn

27 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 5 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 5 - Nguyễn Mạnh Sơn

30 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 4 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 4 - Nguyễn Mạnh Sơn

40 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 3 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 3 - Nguyễn Mạnh Sơn

35 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 2 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 2 - Nguyễn Mạnh Sơn

12 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 1 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 1 - Nguyễn Mạnh Sơn

34 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Giới thiệu môn học - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Giới thiệu môn học - Nguyễn Mạnh Sơn

32 trang

AI tóm tắt

- Giúp bạn nắm bắt nội dung tài liệu nhanh chóng!

Giới thiệu tài liệu

Tài liệu này giới thiệu các phương pháp khai thác dữ liệu trong phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn tổng quan về cách các kỹ thuật khai thác dữ liệu có thể được áp dụng để xây dựng và cải thiện các hệ thống hỗ trợ thông tin y tế, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin chính xác và kịp thời.

Đối tượng sử dụng

Sinh viên, nhà nghiên cứu và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học máy tính và y tế quan tâm đến việc ứng dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để cải thiện hệ thống hỏi-đáp y tế.

Từ khoá chính

khai thác dữ liệuhệ thống hỏi-đáp y tếxử lý ngôn ngữ tự nhiênhọc máythông tin y tế

Nội dung tóm tắt

Tài liệu này trình bày chi tiết về việc ứng dụng các phương pháp khai thác dữ liệu trong việc phát triển hệ thống hỏi-đáp y tế. Đầu tiên, tài liệu giới thiệu về tầm quan trọng của hệ thống hỏi-đáp y tế trong việc hỗ trợ bác sĩ, bệnh nhân và nhà nghiên cứu y học, đặc biệt trong bối cảnh lượng dữ liệu y tế tăng lên nhanh chóng. Tiếp theo, tài liệu đi sâu vào các bước cụ thể trong quy trình khai thác dữ liệu, bao gồm thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, lựa chọn và áp dụng các thuật toán khai thác dữ liệu phù hợp, đánh giá và triển khai hệ thống. Các thuật toán khai thác dữ liệu được đề cập bao gồm phân loại, gom cụm, khai thác luật kết hợp và khai thác chuỗi thời gian. Tài liệu cũng thảo luận về các thách thức và cơ hội trong việc áp dụng khai thác dữ liệu vào lĩnh vực y tế, như vấn đề bảo mật và riêng tư dữ liệu, cũng như tiềm năng cải thiện chất lượng và hiệu quả của dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Cuối cùng, tài liệu đưa ra một số ví dụ về các ứng dụng thực tế của khai thác dữ liệu trong hệ thống hỏi-đáp y tế, như dự đoán bệnh tật, cá nhân hóa điều trị và phát hiện gian lận bảo hiểm y tế.

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015