Risultati

Risultati trovati 1

Dati completi Dati sintetici

Clicca sul titolo per vedere i dati completi di ogni documento e la segnatura con la quale richiederlo.

Consultabilità delle tesi

Consultabile Consultabile
Non consultabile Non consultabile

Modalità di consultazione e contatti

Consultabile FORZANINI FEDERICA, DATA RESAMPLING STRATEGIES FOR ROBUST AND REPRODUCIBLE MACHINE LEARNING MODELS IN BIOMEDICAL DOMAIN: AN APPLICATION ON MEDICAL IMAGING DATA OF AMYOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS (ALS) PATIENTS, Rel. AGOSTINELLI CLAUDIO, AA 2021/2022
Autore: FORZANINI FEDERICA
Titolo: DATA RESAMPLING STRATEGIES FOR ROBUST AND REPRODUCIBLE MACHINE LEARNING MODELS IN BIOMEDICAL DOMAIN: AN APPLICATION ON MEDICAL IMAGING DATA OF AMYOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS (ALS) PATIENTS
Relatore: AGOSTINELLI CLAUDIO
Correlatore: BARLA ANNALISA
Anno accademico: 2021/2022
Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H]
Struttura didattica: Dipartimento di Matematica
Formato: digitale
Segnatura: 0519H-596
Richiedi la consultazione

Nuova ricerca