العربية
English
تصنيف سرطان الثدي باستخدام تعلم الآلة (من الصفر)
منذ 3 أيام
عرض العمل
الوصف
🧬مشروع تعلم آلة طبي يهدف إلى تصنيف حالات سرطان الثدي إلى خبيث أو حميد باستخدام بيانات حقيقية تحتوي على 30 خاصية رقمية مستخرجة من صور الخلايا.
تم بناء نموذج Gaussian Naive Bayes من الصفر بدون استخدام مكتبات جاهزة، بالإضافة إلى تنفيذ PCA من الصفر لتقليل الأبعاد وتحليل تأثيره على الأداء.
واجهت عدة تحديات مثل التعامل مع بيانات عالية الأبعاد، واختيار أفضل الخصائص، والحفاظ على دقة النموذج بعد تقليل الأبعاد. تم حلها من خلال تطبيق Feature Selection وPCA بشكل تجريبي ومقارنة النتائج.
تم تنفيذ 3 تجارب: نموذج أساسي، اختيار خصائص، وتقليل أبعاد باستخدام PCA. أظهرت النتائج أن Feature Selection حقق أفضل أداء، بينما PCA قلل الأبعاد مع انخفاض طفيف في الدقة.
💡 القيمة التي يقدمها المشروع:
تطبيق عملي على بيانات طبية حقيقية
بناء خوارزميات تعلم آلة من الصفر
فهم تأثير اختيار الخصائص وتقليل الأبعاد
دعم التطبيقات الطبية الذكية في التشخيص
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
مهندس ذكاء اصطناعي وتعلم آلة
| اخر ظهور: منذ 12 ساعة
AI & Data Science | تحويل البيانات إلى قرارات ذكية قابلة للتنفيذ متخصصة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتحليل البيانات، أساعد الشركات والأفراد في تحويل ....
وظفني