APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DIAGNÓSTICO DO CÂNCER DE MAMA: UMA ABORDAGEM BASEADA EM RANDOM FOREST

João Victor Rodrigues Da Silva; Beatriz Santos De Araújo; Júlia Ribeiro de Amorim; Hugo Fagundes Oliveira Brito Nunes; Nayara Izabel Viana Moura

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Trabalho

DOI

10.29327/congresso-medico-academico-uemg.1132909

Título do Trabalho

APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DIAGNÓSTICO DO CÂNCER DE MAMA: UMA ABORDAGEM BASEADA EM RANDOM FOREST

Autores

João Victor Rodrigues Da Silva
Beatriz Santos De Araújo
Júlia Ribeiro de Amorim
Hugo Fagundes Oliveira Brito Nunes
Nayara Izabel Viana Moura

Modalidade

Resumo

Área temática

Ciências Básicas e Pesquisa Translacional

Data de Publicação

13/06/2025

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/congresso-medico-academico-uemg/1132909-aplicacao-de-aprendizado-de-maquina-para-diagnostico-do-cancer-de-mama--uma-abordagem-baseada-em-random-forest

ISSN

3086-0490

Título do Evento: V Congresso Acadêmico-Médico da UEMG
Cidade do Evento: Passos
Título dos Anais do Evento: Anais do Congresso Médico-Acadêmico da UEMG
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital
DOI

Como citar

SILVA, João Victor Rodrigues Da et al.. APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DIAGNÓSTICO DO CÂNCER DE MAMA: UMA ABORDAGEM BASEADA EM RANDOM FOREST.. In: Anais do Congresso Médico-Acadêmico da UEMG. Anais...Passos(MG) CIC, 2025. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/congresso-medico-academico-uemg/1132909-APLICACAO-DE-APRENDIZADO-DE-MAQUINA-PARA-DIAGNOSTICO-DO-CANCER-DE-MAMA--UMA-ABORDAGEM-BASEADA-EM-RANDOM-FOREST. Acesso em: 02/09/2025