Predicción de brotes de COVID-19 mediante modelos de aprendizaje supervisado

Las autoridades de todo el mundo están utilizando los modelos de expectativa de episodios de COVID-19 para tomar decisiones informadas y mantener los pasos de control necesarios. Los componentes de decisión basados en IA (ML) han demostrado ser útiles para predecir los resultados perioperatorios y mejorar la dinámica de las posibles operaciones. Durante mucho tiempo, los modelos de aprendizaje automático se han utilizado en una variedad de aplicaciones que requerían pruebas reconocibles y la priorización de factores desfavorables para un riesgo. Para hacer frente a la anticipación de los problemas, se suelen utilizar algunas estrategias de expectativa. Las autoridades de todo el mundo utilizan los modelos de expectativa del episodio COVID-19 para tomar decisiones informadas y mantener los controles necesarios. Los componentes de decisión basados en IA (ML) han demostrado su valor para predecir los resultados perioperatorios y mejorar la dinámica de las operaciones futuras. Durante mucho tiempo, los modelos de aprendizaje automático se han utilizado en diversas aplicaciones que necesitaban pruebas reconocibles y la priorización de factores desfavorables para un peligro. Para hacer frente a los problemas de expectativa, se utilizan algunas estrategias de expectativa.