Revista Română de Informatică și Automatică / Vol. 34, Nr. 2, 2024

Analiza comparativă a modelelor de învățare web-based

Ana-Maria ȘTEFAN, Elena OVREIU, Mihai CIUC

Rezumat:

Acest articol prezintă o analiză comparativă a modelelor de învățare automată web-based, examinând în mod specific Google Vertex AI, Google Teachable Machine, Azure Machine Learning și Salesforce Einstein Vision. Scopul este de evalua aceste sisteme în vederea integrării acestora într-un sistem informatic medical ca modul de clasificare pentru imagini medicale. Evaluarea comparativă ia în considerare factori precum acuratețea modelului, ușurința de integrare și scalabilitatea. Concluziile urmăresc să ghideze selecția unei soluții optime de învățare automată pentru îmbunătățirea capacităților de clasificare a imaginilor medicale într-un context de asistență medicală.

Cuvinte cheie:
sănătate, modele de învățare automată web-based, suport decizional, modul de clasificare, analiză de imagini medicale.

Vizualizează articolul complet:

CITAREA ACESTUI ARTICOL SUNT URMĂTOARELE:
Ana-Maria ȘTEFAN, Elena OVREIU, Mihai CIUC, „Analiza comparativă a modelelor de învățare web-based”, Revista Română de Informatică și Automatică, ISSN 1220-1758, vol. 34(2), pp. 49-63, 2024. https://doi.org/10.33436/v34i2y202404