Rede neural para o diagnóstico de doença cardíaca
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/27373 |
Resumo: | A fim de demonstrar a aplicabilidade desse recurso de programação em problemas de classificação, comumente enfrentados por Engenheiros de Produção, este trabalho tem como objetivo modelar e resolver problemas de classificação através da aplicação de técnicas de inteligência artificial chamada de feedforward neural network para diagnosticar de doença cardíaca. O problema consiste em aplicar o algoritmo feedforward usando nós ou neurônios interconectados em níveis ou camadas para criar um sistema adaptativo em que a máquina aprende com os seus erros e continuamente se aperfeiçoa, o que se assemelha ao modelo de tomada de decisão do cérebro humano. |
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Rede neural para o diagnóstico de doença cardíacaInteligência artificialDecisãoInteligência artificialRede neuralDiagnósticoArtificial intelligenceFeedforwardNeural networkDecisionA fim de demonstrar a aplicabilidade desse recurso de programação em problemas de classificação, comumente enfrentados por Engenheiros de Produção, este trabalho tem como objetivo modelar e resolver problemas de classificação através da aplicação de técnicas de inteligência artificial chamada de feedforward neural network para diagnosticar de doença cardíaca. O problema consiste em aplicar o algoritmo feedforward usando nós ou neurônios interconectados em níveis ou camadas para criar um sistema adaptativo em que a máquina aprende com os seus erros e continuamente se aperfeiçoa, o que se assemelha ao modelo de tomada de decisão do cérebro humano.In order to demonstrate the applicability of this programming in classification problems, commonly this resource of artificial classification by Production Engineers work aims to model and solve feedforward neural network problems applying artificial intelligence techniques to diagnose heart disease. The problem is to apply feedforward enhancement using nodes or neurons interconnected at levels or layers to create an adaptive system in which the machine adapts to errors and continually improves, that matches the take-up model of its humans.46 p.Pereira, ValdecyAndo, José KimioRoboredo, Marcos CostaSilva Neto, Benicio Gonçalves da2022-12-21T13:32:48Z2022-12-21T13:32:48Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSILVA NETO, Benicio Gonçalves da. Rede neural para o diagnóstico de doença cardíaca. 2022. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2022.http://app.uff.br/riuff/handle/1/27373CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2022-12-21T13:32:52Zoai:app.uff.br:1/27373Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:08:21.670408Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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