#1442298
#1442298: В медицинской системе диагностики необходимо разработать модель, которая сможет на основе симптомов пациента предположить возможные заболевания. Однако симптомы могут быть неоднозначными, а данные о пациентах — неполными. Например, у пациента может отсутствовать информация о предыдущих заболеваниях, а некоторые симптомы могут быть интерпретированы по-разному. Какой механизм вывода лучше всего подойдет для работы с неоднозначными и неполными данными в медицинской диагностике?
В медицинской системе диагностики необходимо разработать модель, которая сможет на основе симптомов пациента предположить возможные заболевания. Однако симптомы могут быть неоднозначными, а данные о пациентах — неполными. Например, у пациента может отсутствовать информация о предыдущих заболеваниях, а некоторые симптомы могут быть интерпретированы по-разному. Какой механизм вывода лучше всего подойдет для работы с неоднозначными и неполными данными в медицинской диагностике?
Варианты ответа:
- дедукция, так как она позволяет делать точные выводы на основе известных фактов
- индукция, так как она обобщает наблюдаемые симптомы и делает выводы о возможных заболеваниях
- абдукция, так как она помогает предположить наилучшее объяснение наблюдаемых симптомов
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.