Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace-ipag.com.ua/jspui/handle/123456789/719Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Колотілов М. М. | - |
| dc.contributor.author | Солодущенко В. В | - |
| dc.contributor.author | Тарасюк Б. А | - |
| dc.contributor.author | Березенко В. С | - |
| dc.date.accessioned | 2026-10-15T13:39:02Z | - |
| dc.date.available | 2026-10-15T13:39:02Z | - |
| dc.date.issued | 2025-02-17 | - |
| dc.identifier.citation | http://hirurgiya.com.ua | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://dspace-ipag.com.ua/jspui/handle/123456789/719 | - |
| dc.description.abstract | Термін «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.publisher | Український журнал клінічної хірургії. | uk_UA |
| dc.relation.ispartofseries | doi;10.26779/2786-832X.2025.3.62 | - |
| dc.subject | Штучний інтелект | uk_UA |
| dc.subject | радіологічна діагностика | uk_UA |
| dc.title | Штучний інтелект і радіологічна діагностика в гепатології | uk_UA |
| dc.title.alternative | Штучний інтелект і радіологічна діагностика в гепатології | uk_UA |
| dc.type | Book | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | Відділення променевої діагностики дітей та дорослих | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Штучний інтелект і радіологічна діагностика в гепатології.pdf | 161,32 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.