医学人工智能通识基础：人工智能技术基础PPT教学课件.pptx

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02 人工智能技术基础01. 机器学习目录CONTENTS02. 深度学习03. 自然语言处理04. 知识图谱05. 计算机视觉需要获取高质量的数据并进行规范化处理。数据来源通常包括结构化数据（如实验室测试结果）和非结构化数据（如医学影像）。首先对原始数据进行清洗，包括处理缺失值、去除重复数据、修正异常数据、数据一致性检查。之后对数据进行转换和标准化，以进一步提高算法效果。数据收集与预处理从原始数据中提取和选择最具判别性的特征。首先需要根据具体任务设计有效的特征表示方法，之后通过统计方法或机器学习技术来筛选对机器学习模型最有用的特征子集。合理的特征工程能够有效降低数据维度，提高模型的泛化能力和可解释性。特征工程根据具体任务需求选择合适的算法架构。模型选择是指对于不同性质、数据特征...

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