{"product_id":"erweitertes-cnn-modell-9786208741501","title":"Erweitertes CNN-Modell","description":"\u003cp\u003e • Author(s): Anitha Patil\u003cbr\u003e • Publisher: Verlag Unser Wissen\u003cbr\u003e • Publisher Imprint: Verlag Unser Wissen\u003cbr\u003e • BISAC: General\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eK�nstliche Intelligenz (KI) wird in der heutigen Zeit immer beliebter, um reale Probleme zu l�sen. Die Kombination von datenwissenschaftlichen Ans�tzen mit KI, einschlie lich maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL), hat sich zu einem wichtigen interdisziplin�ren Bereich entwickelt, der L�sungen f�r verschiedene Disziplinen bietet. Eines der Probleme, mit denen sich die Forschung besch�ftigt, ist die effiziente Erkennung von Hirnschl�gen im Gesundheitswesen. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nimmt die H�ufigkeit von Schlaganf�llen rapide zu und f�hrt weltweit zu schweren Behinderungen und Todesf�llen. Die Vorbeugung von Schlaganf�llen ist aufgrund der zahlreichen Faktoren, die dabei eine Rolle spielen, zu einem schwierigen Problem f�r das Gesundheitspersonal geworden. Die Erforschung des Einsatzes von k�nstlicher Intelligenz zur Fr�herkennung von Schlaganf�llen hat in j�ngster Zeit in Wissenschaft und Forschung gro e Aufmerksamkeit erregt. Aus der Literatur geht hervor, dass die Forscher sowohl datengest�tzte Ans�tze als auch auf Bildgebungstechnologie basierende Methoden anwenden. Die Literatur hat drei kritische Probleme bei KI-gest�tzten Ans�tzen zur Erkennung von Hirnschl�gen hervorgehoben.\u003c\/p\u003e","brand":"Atlantic Books","offers":[{"title":"Paperback","offer_id":46397500752023,"sku":"9786208741501","price":6640.0,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0666\/3471\/1191\/files\/9786208741501.webp?v=1769041238","url":"https:\/\/atlanticbooks.com\/products\/erweitertes-cnn-modell-9786208741501","provider":"Atlantic Books","version":"1.0","type":"link"}