YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Tıp ve Sağlıkta Yapay Zeka Teknikleri
Günümüzde araştırmacılar, toplumun karşı karşıya olduğu sağlık hizmetleri maliyetlerindeki hızlı artışın üstesinden gelmek için bilgi teknolojisinin yardımıyla giderek daha fazla yeni ve yenilikçi teknikler arıyorlar. Geçmişte yapılan araştırmalar, yapay zeka (AI) araç ve tekniklerinin hastalık durumlarının teşhisine ve tedavi sonuçlarının değerlendirilmesine yardımcı olabileceğini göstermiştir.
Bu, tıbbi karar destek sistemi ile yardım, elektrokardiyogram (EKG) dalga formlarından kalp hastalığının sınıflandırılması, elektroensefalogram (EEG) sinyallerinden epileptik nöbetin tanımlanması, glokom hastalığını saptamak için oftalmoloji dahil olmak üzere bir dizi alanda gösterilmiştir. , hareket paterninde (yürüyüş) anormallik rehabilitasyon için tanıma ve potansiyel düşme riskinin en aza indirilmesi, omurilik yaralanmalı hastaların rehabilitasyon ortamında fonksiyonel elektrik stimülasyonu (FES) kontrolüne yardımcı olma ve tıbbi görüntülerin kümelenmesi gerekir.
Bilgi teknolojisindeki ve yapay zeka araçlarındaki, özellikle sinir ağlarındaki, bulanık mantıktaki ve destek vektör makinelerindeki son gelişmeler, yüksek verimli otomatik teşhis sistemleri geliştirmek için gerekli desteği sağlamıştır.
Gelecekteki pek çok zorluğa rağmen, AI araçlarındaki bu yeni gelişmeler, tıbbi ve sağlıkla ilgili sorunların çözümünde AI tabanlı yaklaşımlarda gelecekteki gelişmeler için çok fazla umut vaat ediyor.
Bu makale şu şekilde organize edilmiştir: Başlıca AI tekniklerine genel bir bakışın ardından, AI’nın sağlık hizmetlerindeki bazı uygulamalarının kısa bir incelemesi sunulmaktadır. Otomatik tanılamada gelecekteki zorluklar ve yönergeler özet ve sonuç bölümlerinde tartışılmaktadır.
YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ
Son on yılda geliştirilen bir dizi yapay zeka (AI) aracı olmuştur. Bunların çoğu, uygulamalarını tıp ve sağlıkla ilgili alanlarda bulmuştur. Yaygın olarak uygulanan yapay zeka teknikleri şu şekilde sıralanabilir:
• Nöral ağlar
• Bulanık mantık
• Vektör makineleri desteklemek
• Genetik Algoritmalar
• Hibrit Sistemler
Aşağıda, sinir ağları, bulanık mantık ve nispeten yeni destek vektör makineleri hakkında kısa bir genel bakış sunuyoruz.
Nöral ağlar
Yapay sinir ağları, insan beyni gibi çalışır ve eğitim verilerinden öğrenme ve ağda bilgi depolama yeteneğine sahiptir. Öğrenme aşamasında, girdiler ve karşılık gelen beklenen çıktılar arasındaki ilişkiyi haritalar.
Öğrenme aşamasında bilgi, ağda sinaptik ağırlıklar ve önyargılar şeklinde elde edilir ve depolanır. Bu bilgi, test aşamasında yeni verilere veya girdilere yanıt olarak gelecek tahminleri yapmak için kullanılır.
Genellikle, ağın bir giriş ve bir çıkış katmanı ve sorunun karmaşıklığına bağlı olarak bir veya daha fazla gizli katman vardır. Öğrenme denetlenebilir; yani, ağ her ikisi ile sağlanır. Yatırma sürecinde girdiler ve istenen çıktılar ya da denetimsiz ya da kendi kendini organize eden öğrenme olabilir.
Yapay zeka teknikleri PDF
Yapay Zeka sınıflandırma yöntemleri
@Bi yapay zeka
Yapay zeka Nedir
Yapay zeka teknolojileri
Hangisi yapay zeka uygulamalarından değildir
Bilgi temsil yöntemleri
Durulama teknikleri yapay zeka
Çok sayıda öğrenme algoritması mevcuttur ve bunlar arasında en yaygın kullanılanı geri yayılımlı öğrenme algoritmasıdır. Bu yöntemde, ağ-arasındaki farka dayalı bir hata sinyali, üretilen çıktı (g ) ve istenen çıktı (d ), sinaptik ağırlıkları hata sinyaline göre ayarlamak için geriye doğru yayılır. Öğrenme sürecinde amaç, ortalama kare hatası gibi bir amaç fonksiyonunu en aza indirmektir.
Sinir ağları sıklıkla tanılama olarak kullanılır ve bu nedenle iyi bir genelleme yeteneğine sahip olmak, yani görünmeyen verilere yanıt olarak sonuçları tahmin etmede iyi bir performansa sahip olmak önemlidir. Sinir ağlarının bir sınırlaması, eğitim sırasında küresel minimuma yaklaşmak yerine yerel minimumlarda takılı kalma olasılığıdır.
Bunun üstesinden gelmek için, yerel minimumlara yaklaşmaktan kaçınmak için ağ genellikle rastgele başlangıç ağırlıkları ile birkaç kez eğitilir. Sinir ağları, uygulamalarının çoğunu örüntü tanıma, zaman serisi tahmini, sinyal işleme ve finansal tahminde bulmuştur.
Bulanık mantık
Bulanık kümeler Zadeh tarafından tanıtıldı ve kesin olmayan ve belirsiz bilgi veya verilerle ilgileniyorlar. Doğal olarak, bu, insanların düşünme biçimiyle ilgili olduğu için, tıbbi ve sağlıkla ilgili birçok sorun için uygun bulunmuştur. Zadeh’in ilk çalışmalarından beri biyoloji, tıp ve psikoloji alanlarında bulanık kümeleri uygulayan bilimsel makalelerin sayısında üstel bir artış olmuştur.
Vektör makineleri desteklemek
Destek vektör makineleri, nispeten yeni bir makine öğrenme aracıdır ve verilerden öğrenmek ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için güçlü bir teknik olarak ortaya çıkmıştır. Bu özellikle ikili sınıflandırma uygulamaları için etkili olmuştur. SVM’ler, V apnik’in istatistiksel öğrenme teorisinden kaynaklanmaktadır.
SVM’ler, girdi verilerini yüksek boyutlu bir özellik uzayına doğrusal olmayan bir şekilde eşleyerek (bir çekirdek işlevi aracılığıyla) ve ardından özellik alanındaki iki sınıf arasındaki marjı maksimize ederek doğrusal bir optimal ayırma hiperdüzlemi oluşturarak gerçekleştirir.
Lagrange çarpanları, bir dışbükey ikinci dereceden programlama probleminin çözümü olarak elde edilir. a >0’a karşılık gelen x s veri noktalarına destek vektörleri denir. Bu tür ii x s, karar yüzeyi yalnızca bu noktalar (destek vektörleri, SV) cinsinden ifade edildiğinden, i sınıflandırmasıyla ilgili eğitim kümesindeki tek veri noktalarıdır.
Doğrusal olarak ayrılabilir problemler için, SV’lerin ve hiper düzlemin sayısı, yalnızca eğitim kümesinin bir alt kümesi tarafından belirlenir. Doğrusal olarak ayrılamayan problemler için, SV’lerde a, bir düzenlileştirme parametresi olarak kabul edilen bir üst sınır C ile sınırlandırılır. Bu parametre, eğitim veri setindeki marj maksimizasyonu ve sınıflandırma hatalarının minimizasyonu arasında bir denge sağlar.
Hibrit Sistemler
Son zamanlarda araştırmacılar, AI sisteminin performansını en üst düzeye çıkarmak için çeşitli AI araçlarını birleştirmenin yollarını aramaya başladılar. Bunun arkasındaki ana fikir, başka bir AI aracıyla basamaklandırarak bir sistemin sınırlamasını dengelemektir.
Sonuç olarak, Neuro-Fuzzy (sinir ağları ve bulanık mantık), Neuro-SVM (sinir ağları ve destek vektör makineleri) ve Fuzzy-SVM (bulanık mantık ve destek vektör makineleri) sistemleri gibi hibrit sistemler gelişmiştir. Hibrit sistemler, bazı biyomedikal alanlar da dahil olmak üzere birçok uygulamada uygulanmıştır.
@Bi yapay zeka Bilgi temsil yöntemleri Durulama teknikleri yapay zeka Hangisi yapay zeka uygulamalarından değildir Yapay zeka Nedir Yapay Zeka sınıflandırma yöntemleri Yapay zeka teknikleri PDF Yapay zeka teknolojileri