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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13967
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | PLOTZE, Rodrigo de Oliveira | - |
dc.contributor.author | BARRIOS-LEAL, Dora Yovana | - |
dc.contributor.author | XAVIER, Danilo Jordão | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-25T22:26:22Z | - |
dc.date.available | 2023-08-25T22:26:22Z | - |
dc.date.issued | 2022-06-24 | - |
dc.identifier.citation | BARRIOS-LEAL, Dora Yovana; XAVIER, Danilo Jordão. O uso de machine learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográfica. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Analise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia Ribeirão Preto, Ribeirão Preto, 2022 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13967 | - |
dc.description | Trabalho apresentado no V Workshop de Tecnologia em ADS - Fatec Ribeirão Preto. | pt_BR |
dc.description.abstract | O câncer foi responsável por cerca de 10 milhões de mortes em 2020. Devido a sua complexidade e o grande volume de dados disponível, esta revisão teve como objetivo descrever os principais algoritmos de machine learning usados no estudo da doença. Os resultados mostram que o câncer de mama, pulmão e cervical são os mais frequentes, e os algoritmos mais utilizados foram Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, e k-Nearest Neighbors. As linguagens de programação mais utilizadas foram Python e R. A análise dos resultados deixa evidente o estabelecimento de técnicas de machine learning como ferramentas promissoras no diagnóstico e prognóstico do câncer. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | 284 | pt_BR |
dc.subject | Sintomas cancerínicos | pt_BR |
dc.subject | Análise de algoritmos | pt_BR |
dc.subject | Machine learning | pt_BR |
dc.subject.other | Informação e Comunicação | pt_BR |
dc.title | O uso de Machine Learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográfica | pt_BR |
dc.type | Artigo científico | pt_BR |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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