Prédiabéte : un système de détection et prédection du diabéte
| dc.contributor.author | Boumesbah , Amina | |
| dc.contributor.author | Bounezour , Djoumana | |
| dc.contributor.author | Bouhouche , A | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-21T08:23:21Z | |
| dc.date.available | 2024-10-21T08:23:21Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Aujourd'hui, le diabète représente l'une des maladies chroniques les plus répandues, susceptible d'entraîner diverses complications, voire la mort. Il est donc impératif de disposer d'un outil de prédiction permettant aux médecins de détecter la maladie à un stade précoce et de recommander les ajustements de mode de vie nécessaires pour en freiner la progression. L'apprentissage profond s'avère indispensable de nos jours pour réduire l'effort humain et garantir une automatisation plus efficace avec moins d'erreurs. Dans le cadre de ce projet, nous avons développé un système de détection et de prédiction du diabète en utilisant une approche basée sur le deep learning (ANN+GAN). Les expérimentations menées sur l'ensemble de données Pima ont produit des résultats de prédiction prometteurs, en comparaison avec deux autres approches d'apprentissage automatique que nous avons également mises en œuvre, à savoir : SVM et KNN | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/2912 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Faculté des Sciences | |
| dc.title | Prédiabéte : un système de détection et prédection du diabéte | |
| dc.title.alternative | Systèmes d’Information Avancés et Applications (SIAA) | |
| dc.type | Mémoire de Master |