کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Integrating Electronic Health Records (EHR) and the application of machine learning present opportunities for enhancing the accuracy and accessibility of data-driven diabetes prediction. In particular, developing data-driven machine learning models can provide early identification of patients with high risk for diabetes, potentially leading to more effective therapeutic strategies and reduced healthcare costs. However, regulation restrictions create barriers to developing centralized predictive models. This paper addresses the challenges by introducing a federated learning approach, which amalgamates predictive models without centralized data storage and processing, thus avoiding privacy issues. This marks the first application of federated learning to predict diabetes using real clinical datasets in Canada extracted from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) without crossprovince patient data sharing. We address class-imbalance issues through downsampling techniques and compare federated learning performance against province-based and centralized models. Experimental results show that the federated MLP model presents a similar or higher performance compared to the model trained with the centralized approach. However, the federated logistic regression model showed inferior performance compared to its centralized peer.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ادغام سوابق بهداشتی الکترونیکی (EHR) و استفاده از یادگیری ماشین فرصت هایی را برای افزایش دقت و دسترسی به پیش بینی دیابت داده محور ارائه می دهد.به طور خاص ، توسعه مدل های یادگیری ماشین محور داده می تواند شناسایی اولیه بیماران با خطر زیاد دیابت را فراهم کند ، که به طور بالقوه منجر به استراتژی های درمانی مؤثرتر و کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی می شود.با این حال ، محدودیت های تنظیم موانعی برای توسعه مدلهای پیش بینی متمرکز ایجاد می کند.این مقاله با معرفی یک رویکرد یادگیری فدرال ، که مدل های پیش بینی کننده را بدون ذخیره و پردازش داده های متمرکز ادغام می کند ، به چالش ها می پردازد ، بنابراین از مسائل مربوط به حریم خصوصی جلوگیری می کند.این اولین کاربرد یادگیری فدرال برای پیش بینی دیابت با استفاده از مجموعه داده های بالینی واقعی در کانادا استخراج شده از شبکه نظارت بر مراقبت های اولیه کانادا (CPCSSN) بدون به اشتراک گذاری داده های بیمار است.ما از طریق تکنیک های پایین آمدن به مسائل تعادل کلاس می پردازیم و عملکرد یادگیری فدرال را در برابر مدل های مبتنی بر استان و متمرکز مقایسه می کنیم.نتایج تجربی نشان می دهد که مدل MLP فدرال عملکرد مشابه یا بالاتر را در مقایسه با مدل آموزش داده شده با رویکرد متمرکز ارائه می دهد.با این حال ، مدل رگرسیون لجستیک فدرال نسبت به همسالان متمرکز خود عملکرد پایین را نشان داد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
