University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
Détail de l'auteur
Auteur Issam Badache |
Documents disponibles écrits par cet auteur



Titre : Apprentissage automatique pour prédire la résistance des Bactéries Type de document : texte imprimé Auteurs : Issam Badache, Auteur ; Bouzid Moulkaf, Auteur ; Kamel Nadjet, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFA1 Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (42 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : La croissance simultanée de la médecine et de l'informatique a permis d'offrir des méthodes innovantes pour identifier et traiter des maladies graves. Cependant, il existe plusieurs utilisations d’intelligence artificielle dans ce domaine comme la prédiction de diabète, prédiction des maladies du foie, ainsi que la prédiction de résistance des bactéries aux antibiotiques. Notre travail consiste à implémenter un outil général destiné pour les professionnels de la santé pour la prédiction des classes binaires. Cet outil peut être utilisé pour la prédiction de maladies ou la résistance des bactéries. Côte titre : MAI/0722 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1GvuJEDQcolsb6KDvkd8VcXJfU1NOTipg/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Apprentissage automatique pour prédire la résistance des Bactéries [texte imprimé] / Issam Badache, Auteur ; Bouzid Moulkaf, Auteur ; Kamel Nadjet, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2023 . - 1 vol (42 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : La croissance simultanée de la médecine et de l'informatique a permis d'offrir des méthodes innovantes pour identifier et traiter des maladies graves. Cependant, il existe plusieurs utilisations d’intelligence artificielle dans ce domaine comme la prédiction de diabète, prédiction des maladies du foie, ainsi que la prédiction de résistance des bactéries aux antibiotiques. Notre travail consiste à implémenter un outil général destiné pour les professionnels de la santé pour la prédiction des classes binaires. Cet outil peut être utilisé pour la prédiction de maladies ou la résistance des bactéries. Côte titre : MAI/0722 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1GvuJEDQcolsb6KDvkd8VcXJfU1NOTipg/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0722 MAI/0722 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible