В данной статье рассматривается одна из проблем, которая не теряет своей значимости для характеристики состояния здоровья человека. То, что в настоящее время еще не разработано, приложение для работы с алгоритмами искусственного интеллекта с помощью определителей международной классификации функционирования нескольких функций организма, говорит о важности этого проекта по созданию цифрового профиля здоровья. В статье мы изучим Международную классификацию функционирования и алгоритмы искусственного интеллекта, позволяющие ее использовать. Будем рассматривать работу по классификации полученных данных по классам по определителям международной классификации функционирования с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и сравнение моделей прогнозов и дальнейшую оптимизацию для создания наиболее подходящей классификационной модели. В статье представлен комплекс методов исследования основных методов обработки данных, статистики и машинного обучения, поиска информации по состоянию здоровья человека из рассматриваемой базы данных. Рассмотрены проблемы и алгоритмы анализа данных и их применение для решения проблем состояния здоровья человека.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ МЕТОДАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Опубликован 09-2021
Аннотация
Язык
Қаз
Ключевые слова
искусственный интеллект
машинное обучение
поиск информации
цифровой профиль здоровья
международная классификация функционирования
Тензорфло
Байесовский классификатор
методология дерева решений
K-классификация ближайших соседей
алгоритм Adaboost
алгоритм Xgбуста
алгоритм SVM
Как цитировать
[1]
Тюлепбердинова, Г., Мансурова, М. , Гусманова, Ф., Нұраханова, А. и Барахнин, В. 2021. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ МЕТОДАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Вестник КазНПУ имени Абая, Серия «Физико-математические науки». 75, 3 (сен. 2021), 129–137. DOI:https://doi.org/10.51889/2021-3.1728-7901.16.