Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 15
 İndirme 3
Cancer Tumor Detection Using Machine Learning
2023
Dergi:  
International Journal of Advanced Research
Yazar:  
Özet:

Breast cancer-related tumours can form in breast tissue. It is one of the leading causes of death for women worldwide and the most common type of cancer in females. This article contrasts the detection of breast cancer using data mining, machine learning, and deep learning. However, each technique has a unique accuracy rate that varies based on the circumstances, resources, and datasets used. Many researchers have sought to enhance breast cancer detection and prognosis. Our main objective is to evaluate and contrast the many Machine Learning and Data Mining approaches that are currently in use in order to determine which strategy is the most efficient and will support the massive dataset with the highest prediction accuracy. This article provides all the information a novice needs to comprehend machine learning algorithms and lay a strong foundation for deep learning. The main objective of this study is to highlight all the earlier research on machine-learning algorithms that have been used to detect breast cancer.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












International Journal of Advanced Research

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 10.413
Atıf : 720
© 2015-2024 Sobiad Atıf Dizini