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 September 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.