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dc.contributor.author |
RAOUED, Chabou |
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dc.date.accessioned |
2023-12-06T09:06:42Z |
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dc.date.available |
2023-12-06T09:06:42Z |
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dc.date.issued |
2023-06-06 |
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dc.identifier.uri |
http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/10940 |
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dc.description.abstract |
Le machine learning joue un rôle crucial dans l'amélioration de l'intelligence des objets connectés (IoT).
Dans ce travail, nous avons développé une approche basée sur le machine learning et le deep learning pour l'IoT, expliquant les mécanismes et les méthodes d'analyse des données provenant de divers capteurs grâce à différentes techniques d'apprentissage en profondeur.
Ce projet propose un système de prédiction des maladies cardiaques qui repose sur un modèle de classification utilisant les méthodes de deep learning.
Le système a été conçu, mis en œuvre et validé à l'aide de données spécifiques aux maladies cardiovasculaires. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Echahid Chikh Larbi Tébessi -Tébessa |
en_US |
dc.subject |
IOT , machine learning,Deep learning , Prédiction , les maladies cardiaques |
en_US |
dc.title |
Systéme de surveillance intelligent basé sur l’IoT pour la prédiction des maladies cardiaques |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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