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  1. Colibri
  2. Facultad de Ciencias
  3. Tesis de grado
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/41026 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSpangenberg, Lucía-
dc.contributor.advisorCagnina, Leticia-
dc.contributor.authorRolando González, Matías-
dc.date.accessioned2023-11-09T12:53:36Z-
dc.date.available2023-11-09T12:53:36Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationRolando González, M. Estrategias de machine learning para el análisis de historias clínicas electrónicas para la detección precoz de enfermedades raras [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. 2023es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/41026-
dc.format.extent102 hes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoeses
dc.publisherUdelar. FC.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectMachine learninges
dc.subjectSVMes
dc.subjectTransformerses
dc.subject.otherBIOQUIMICAes
dc.subject.otherRED NEURONALes
dc.subject.otherMODELOS MATEMATICOSes
dc.subject.otherLENGUAJES DE PROGRAMACIONes
dc.subject.otherAPRENDIZAJE AUTOMATICOes
dc.subject.otherENFERMEDADES RARASes
dc.titleEstrategias de machine learning para el análisis de historias clínicas electrónicas para la detección precoz de enfermedades rarases
dc.typeTesis de gradoes
dc.contributor.filiacionRolando González Matías-
thesis.degree.grantorUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias.es
thesis.degree.nameLicenciado en Bioquímicaes
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
Aparece en las colecciones: Tesis de grado - Facultad de Ciencias

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