بهبود نتایج و استخراج ویژگی با استفاده از ترکیب الگوریتمهای مبتنی بر یادگیری عمیق در تشخیص بیماری دیابت

یادگیری عمیق به عنوان یکی از پیشرفته ترین شاخه های هوش مصنوعی از شبکه های عصبی با لایه های مخفی متعدد تشکیل شده است که توان پردازش حجم بالایی از داده ها را با دقت قابل توجهی فراهم می کند. در این حوزه، ماشین بولتزمن محصور به عنوان یکی از بلوک های اصلی ساختار یادگیری عمیق شناخته می شود و در کاربردهایی مانند دسته بندی داده ها و استخراج ویژگی های پیچیده مورد استفاده قرار می گیرد. امروزه سبک زندگی ناسالم شامل فعالیت بدنی کم و تغذیه نامناسب، منجر به افزایش مشکلات سلامتی از جمله دیابت شده است. این بیماری اثرات مخربی بر کلیه ها، قلب و بینایی دارد و تشخیص به موقع آن می تواند از پیشرفت آسیب های جبران ناپذیر جلوگیری کند. برای این منظور یک سیستم هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق با معماری RBM می تواند برای تشخیص ابتلای افراد به دیابت مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، الگوریتم های درخت تصمیم گیری می توانند در تفکیک نوع دیابت نوع ۱ و ۲ نقش موثری ایفا کنند. این رویکرد ترکیبی با بهره گیری از قدرت پردازش یادگیری عمیق و تحلیل های طبقه بندی سنتی می تواند به عنوان یک ابزار دقیق و کارآمد در حوزه پزشکی هوشمند مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

تشخیص بیماری ، یادگیری عمیق ، ماشین بولتزمن ، درخت تصمیم ، داده کاوی