Book Description: Data Science Crash Course Thyroid Disease Classification and Prediction Using Machine Learning and Deep Learning with Python GUI Second Edition Author: Vivian Siahaan, Rismon Sianipar July 2023 Pages: 585 Balige Publishing Summary: Thyroid disease is a prevalent condition that affects the thyroid gland, leading to various health issues. In this second edition of the Data Science Crash Course, we will explore the classification and prediction of thyroid disease using machine learning and deep learning techniques, all implemented with the power of Python and a user-friendly GUI built with PyQt. We will start by conducting data exploration on a comprehensive dataset containing relevant features and thyroid disease labels. Through analysis and pattern recognition, we will gain insights into the underlying factors contributing to thyroid disease.

Data Science Crash Course Классификация и прогнозирование заболеваний щитовидной железы с использованием машинного обучения и глубокого обучения с графическим интерфейсом Python Второе издание Автор: Вивиан Сиахаан, Рисмон Сианипар Июль 2023 г. Страницы: 585 Резюме публикации Balige: Заболевание щитовидной железы является распространенным заболеванием, которое поражает щитовидную железу, что приводит к различным проблемам со здоровьем. Во втором издании Data Science Crash Course мы рассмотрим классификацию и прогнозирование заболеваний щитовидной железы с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения, все это реализовано с помощью Python и удобного графического интерфейса, созданного с помощью PyQt. Мы начнем с проведения исследования данных на всеобъемлющем наборе данных, содержащем соответствующие признаки и метки заболеваний щитовидной железы. Посредством анализа и распознавания образов мы получим представление об основных факторах, способствующих заболеванию щитовидной железы.

Data Science Crash Course Clasificación y predicción de las enfermedades tiroideas mediante aprendizaje automático y aprendizaje profundo con interfaz gráfica Python Segunda edición Autor: Vivian ahaan, Rismon anipar Julio 2023 Páginas: 585 Resumen de las publicaciones Balige: La enfermedad de la tiroides es una enfermedad común que afecta a la glándula tiroides, lo que conduce a una variedad de problemas de salud. En la segunda edición del Data Science Crash Course abordaremos la clasificación y predicción de las enfermedades tiroideas utilizando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, todo ello realizado con Python y una interfaz gráfica fácil de usar creada con PyQt. Comenzaremos con un estudio de los datos en un conjunto completo de datos que contenga los signos y las marcas pertinentes de la enfermedad tiroidea. A través del análisis y reconocimiento de imágenes, obtendremos una idea de los principales factores que contribuyen a la enfermedad tiroidea.

Data Science Crash Court Classificazione e previsione delle malattie della tiroide con apprendimento automatico e apprendimento approfondito con interfaccia grafica Python Seconda edizione Autore: Vivian ahaan, Rismon anipar luglio 2023 Pagine: 585 Riepilogo pubblicazioni Balige: Malattia della tiroide è comune una malattia che colpisce la tiroide, causando diversi problemi di salute. Nella seconda edizione di Data Science Crash Court, esamineremo la classificazione e la previsione delle malattie della tiroide utilizzando tecniche di apprendimento automatico e di apprendimento approfondito, tutte realizzate con Python e un'interfaccia grafica di comodo creata con l'PyQt. Inizieremo con uno studio su un set completo di dati che contiene i segni e le etichette appropriati delle malattie della tiroide. Attraverso l'analisi e il riconoscimento delle immagini, avremo un'idea dei principali fattori che contribuiscono alla malattia tiroidea.

''

データサイエンスクラッシュコース機械学習とPython GUIによる深層学習を用いた甲状腺疾患の分類と予測著者：Vivian ahaan、 Rismon anipar July 2023 Pages： 585 Balige publication： The甲状腺に影響を与える一般的な疾患であり、様々な健康問題につながります。Data Science Crash Courseの第2版では、Pythonで実装された機械学習と深層学習技術とPyQtで構築されたユーザーフレンドリーなGUIを用いた甲状腺疾患の分類と予測を検討しています。まずは、甲状腺疾患の関連標識とラベルを含む総合データセットのデータ研究を行います。解析とパターン認識を通じて、甲状腺疾患に寄与する主な要因を把握します。