Resumen

Las enfermedades pueden tener un gran impacto en la calidad de vida de la población humana. Los humanos siempre han estado en la búsqueda de estrategias para evitar enfermedades que representen un peligro para la vida o que afecten la calidad de vida de las personas. El uso efectivo de los recursos disponibles para controlar diferentes enfermedades siempre ha sido crítico. Recientemente, los investigadores están más interesados en encontrar soluciones basadas en inteligencia artificial para controlar la población humana de enfermedades debido a la abrumadora popularidad del aprendizaje profundo. Hay muchas técnicas supervisadas que siempre se han aplicado para el diagnóstico de enfermedades. Sin embargo, el principal problema de las soluciones basadas en supervisión es la disponibilidad de datos, que no siempre es posible o no siempre está completa. Por ejemplo, no tenemos suficientes datos que muestren los diferentes estados de los humanos y los diferentes estados de los entornos, y cómo todas las diferentes acciones tomadas por humanos o virus han resultado finalmente en una enfermedad que eventualmente cobra la vida de los humanos. Por lo tanto, es necesario encontrar soluciones bas

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Enfermedades; Población humana; Soluciones basadas en IA; Técnicas supervisadas; Disponibilidad de datos; Aprendizaje por refuerzo
• Keywords:Diseases; Human population; AI-based solutions; Supervised techniques; Data availability; Reinforcement learning