Cancer Prediction for Industrial IoT 4.0: A Machine Learning Perspective

پیش‌بینی سرطان برای اینترنت اشیاء صنعتی 4.0: دیدگاه استخراج معدن و یادگیری ماشین، سرطان‌های مختلف را با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی بررسی می‌کند. این پیشرفت سریع در مدل‌های پیش‌بینی موجود را با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین نشان می‌دهد. چندین کاربرد یادگیری ماشین در پیش بینی و درمان سرطان مختلف در کتاب گنجانده شده است. طیف گسترده ای از موضوعات ارائه شده توسط خوانندگان دیدگاه های متعددی را در مورد رشته های مختلف از جمله تعداد فصل های کتاب ویرایش شده ارائه می دهد.

ویژگی های کلیدی این کتاب ویرایش شده به شرح زیر است:

• بنیادی، تاریخچه، واقعیت و چالش های سرطان< /p>

•مفاهیم و تجزیه و تحلیل سرطان های مختلف در انسان

•مفاهیم یادگیری عمیق مبتنی بر یادگیری ماشینی و داده کاوی در پیش بینی سرطان

•پیش بینی سرطان از جمله نمونه های مختلف در دنیای واقعی

•راهبردها و ابزارهای پیش بینی سرطان

•برنامه آینده در پیش بینی و درمان سرطان

مزایای اصلی مطالعه این کتاب به شرح زیر است:

• خوانندگان می توانند مفاهیم اساسی و تجزیه و تحلیل پیش بینی و درمان سرطان را درک کنند.
• خوانندگان می‌توانند یاد بگیرند که چگونه فن‌آوری‌های نوظهوری مانند یادگیری ماشینی را در عمل برای مقابله با چالش‌ها در حوزه‌ها/زمینه‌های سرطان با سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرند. .
• به خواننده کمک کنید تا ایده‌ها، ابزارها و شیوه‌های خاصی را که بیشترین کاربرد را در توسعه محصول/خدمات و مشکلات و فرصت‌های نوآوری دارد، راهنمایی کند. li>
• فصل‌های عملی ارائه شده توسط دانشگاهیان و سایر متخصصان سازمان‌های معتبر، چارچوب‌ها، برنامه‌ها، بهترین شیوه‌ها و مطالعات موردی در مورد درمان سرطان و نوظهور را ارائه و توصیف می‌کنند. پیش بینی ها.

این کتاب به فارغ التحصیلان، دانشمندان داده، کاربران یادگیری ماشین، پزشکان و مدیران تجزیه و تحلیل کمک خواهد کرد.

Cancer Prediction for Industrial IoT 4.0: A Mining and Machine Learning Perspective explores the various cancers using Artificial Intelligence Techniques. It presents the rapid advancement in the existing predicting models by applying Machine Learning techniques. Several applications of Machine Learning in different cancer prediction and treatment are incorporated in the book. The wide variety of topics it presents offers readers multiple perspectives on various disciplines, including the number of chapters in the edited book.

The key features of this Edited Book are as follows:

• Fundamental, History, Reality and Challenges of Cancer

•Concepts and Analysis of different cancer in human

•Machine Learning-based Deep Learning and data mining Concepts in the prediction of cancer

•Prediction of cancer including different real-world examples

•Strategies and Tools for Prediction of cancer

•Future prospectus in cancer prediction and treatment

The main benefits of reading this book are as follows:

• Readers can be able to understand the fundamental concepts and analysis of Cancer prediction and treatment
• Readers can learn how to apply emerging technologies such as Machine Learning into practice to tackle challenges in s domains/fields of cancer with real-world scenarios.
• Help guide the reader to the specific ideas, tools, and practices most applicable to the product/service development and innovation problems and opportunities.
• Hands-on chapters contributed by the academicians and other professionals from reputed organizations provides and describes frameworks, applications, best practices and case studies on emerging cancer treatment and predictions.

This book will help the graduates, data scientists, machine learning users, doctors and analytics Managers.