Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace-ipag.com.ua/jspui/handle/123456789/719
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorКолотілов М. М.-
dc.contributor.authorСолодущенко В. В-
dc.contributor.authorТарасюк Б. А-
dc.contributor.authorБерезенко В. С-
dc.date.accessioned2026-10-15T13:39:02Z-
dc.date.available2026-10-15T13:39:02Z-
dc.date.issued2025-02-17-
dc.identifier.citationhttp://hirurgiya.com.uauk_UA
dc.identifier.urihttp://dspace-ipag.com.ua/jspui/handle/123456789/719-
dc.description.abstractТермін «штучний інтелект» (ШІ) було запропоновано в1956 році Джоном Маккарті, американським вченим, за-сновником функціонального програмування [1]. Це уза-гальнена назва для різних стратегій, що передбачають са-мостійну імітацію когнітивних функцій людини, включаю-чи самонавчання та пошук рішень без заздалегідь задано-го алгоритму, і отримання результатів, порівнянних із ре-зультатами інтелектуальної діяльності людини. Машинненавчання (МН) як підрозділ ШІ охоплює автоматизова-ні процедури для формування загальних правил із набо-ру даних, тобто правил, що виводяться системою на ос-нові прикладів [1], та виконується за допомогою зазда-легідь визначених алгоритмів або штучних нейроннихмереж. Існує контрольоване (з учителем) та неконтро-льоване (без учителя) МН. Контрольоване МН передба-чає, що приклади містять вхідні дані та відповідні очіку-вані результати (наприклад, результати класифікації, ді-агностичні зображення пухлин). Неконтрольоване МНполягає в тому, що система самостійно визначає можли-ві результати на основі лише вхідних даних. Метою МН єпрогнозування результатних даних на основі навчальнихвхідних даних. Типові завдання МН у радіології – це кла-сифікація, сегментація зображень, регресія та кластери-зація [2]. Наприклад, контрольоване МН для радіологіч-ної діагностики базується на серії позначених радіоло-гом зображень органа та верифікованих патогістологіч-них висновків, таких як, наприклад, холангіокарцинома. Математика, закладена в технології ШІ (процес МН, ма-тематичний пошук оптимальних рішень систем рівнянь),дозволяє знаходити та запам’ятовувати характерні патер-ни в отриманих даних, які не завжди можуть бути інтер-претовані людиною. Математична модель ШІ – це функ-ція з незалежними змінними (предикторами) та параме-трами, підібраними під час МН.uk_UA
dc.publisherУкраїнський журнал клінічної хірургії.uk_UA
dc.relation.ispartofseriesdoi;10.26779/2786-832X.2025.3.62-
dc.subjectШтучний інтелектuk_UA
dc.subjectрадіологічна діагностикаuk_UA
dc.titleШтучний інтелект і радіологічна діагностика в гепатологіїuk_UA
dc.title.alternativeШтучний інтелект і радіологічна діагностика в гепатологіїuk_UA
dc.typeBookuk_UA
Розташовується у зібраннях:Відділення променевої діагностики дітей та дорослих

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Штучний інтелект і радіологічна діагностика в гепатології.pdf161,32 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.