PRIMENENIE MAShINNOGO OBUChENIYa DLYa VYYaVLENIYa ZABOLEVANIJ SERDCA

Mashinnoe obuchenie w medicine razwiwaetsq kak znachimaq oblast' issledowanij, pozwolqüschaq dawat' prognozy i glubzhe ponimat' medicinskie dannye. Bol'shinstwo metodow mashinnogo obucheniq prqmo ili koswenno zawisqt ot neskol'kih harakteristik, opredelqüschih powedenie algoritma, wliqüschih na wyhod i slozhnost' poluchaemyh modelej. V proshlom mnogie metody mashinnogo obucheniq ispol'zowalis' dlq wyqwleniq serdechno-sosudistyh zabolewanij. Nejronnye seti i logisticheskaq regressiq - odni iz nemnogih populqrnyh metodow mashinnogo obucheniq, ispol'zuemyh w diagnostike serdechno-sosudistyh zabolewanij. Analiziruütsq takie algoritmy, kak mashina opornyh wektorow, K-nearest neighbour, klassifikator Random Forest, a takzhe kombinirowannye podhody, wklüchaüschie wysheupomqnutye algoritmy diagnostiki zabolewanij serdca. Sistema byla realizowana i obuchena na platforme python s ispol'zowaniem modeli mashinnogo obucheniq. Dlq sbora nowyh dannyh frejmwork mozhet byt' rasshiren.