| O diagnóstico do câncer de mama, é extremamente importante, pois é o tipo de câncer mais comum no sexo feminino, sendo a segunda maior taxa de mortes. Ao considerar o crescente aumento em casos de câncer de mama e a exigência para um diagnóstico mais rápido, notou-se a necessidade de aplicação de soluções computacionais para o diagnóstico, em especial, a utilização de aprendizado de máquina. Dessa forma, o presente trabalho t e m o objetivo de a realizar uma comparação com os algoritmos de aprendizado de máquina: Multilayer Perceptron, SVM, Naive Bayes e KNN, aplicados ao contexto do diagnóstico de câncer de mamas e identificar entre eles qual o mais eficaz. |
| entrar | registrar | sobre 
