Application de Deep Learning pour un système de santé Intelligent dans un environnement cloud

Abstract

Ce mémoire se concentre sur l'identification et la prédiction du diabète en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et profond. L'objectif est de construire un modèle capable de prédire si une personne est diabétique ou non en se basant sur des algorithmes tels que Decision Trees (Arbre de décision),Deep Neural Network (DNN),Support Vector Machine (SVM) , Les réseaux neuronaux de longue mémoire à court terme (LSTM). Les résultats obtenus à partir de l'ensemble de données de l'hôpital de Frankfort en Allemagne ont démontré que les réseaux neuronaux LSTM étaient l'algorithme le plus performant en termes de précision, aussi bien pour les méthodes d'évaluation que pour les paramètres de performance