אַנטוויקלען אַ מאַשין לערנען סיסטעם צו ידענטיפיצירן וואונדער פון צוקערקרענק.
דעוועלאָפּינג אַ מאַשין לערנען סיסטעם צו ידענטיפיצירן וואונדער פון צוקערקרענק וואָלט אַרייַנציען די פאלגענדע סטעפּס: 1. דאַטאַ זאַמלונג: דער ערשטער שריט איז צו זאַמלען דאַטן פון פאַרשידן קוואלן אַזאַ ווי האָספּיטאַלס, קליניקס און מעדיציניש פאָרשונג סענטערס. די דאַטן וואָלט אַרייַננעמען אינפֿאָרמאַציע וועגן פּאַטיענץ 'מעדיציניש היסטאָריעס, לאַב רעזולטאַטן און פאַרשידן סימפּטאָמס פֿאַרבונדן מיט צוקערקרענק. צוזאַמען מיט די דאַטן, אינפֿאָרמאַציע וועגן געזונט מענטשן וועט אויך זיין געזאמלט אין סדר צו שאַפֿן אַ באַלאַנסט דאַטאַסעט. 2. דאַטאַ פּרעפּראָסעססינג: דער ווייַטער שריט וואָלט זיין צו ריין די דאַטן דורך דילינג מיט פעלנדיק אָדער דערענדיקט דאַטן, האַנדלינג אַוטלייערז און נאָרמאַלייזינג דאַטן פֿאַר בעסער אַנאַליסיס. דער שריט איז קריטיש צו ענשור אַז די דאַטן געניצט פֿאַר מאָדעל טריינינג איז פּינטלעך און פאַרלאָזלעך. 3. שטריך סעלעקציע: אין דעם שריט, די מערסט באַטייַטיק פֿעיִקייטן וואָלט זיין אויסגעקליבן פֿאַר טריינינג די מאַשין לערנען מאָדעל. די קען אַרייַננעמען פֿעיִקייטן אַזאַ ווי בלוט גלוקאָוס לעוועלס, עלטער, משפּחה געשיכטע פון צוקערקרענק, BMI, בלוט דרוק און קאַלעסטעראַל לעוועלס. 4. מאָדעל סעלעקציע און טראַינינג: אַ פּאַסיק מאַשין לערנען אַלגערידאַם אַזאַ ווי לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, באַשלוס בוים, ק-נעראַסט שכנים אָדער נעוראַל נעטוואָרקס וועט זיין אויסדערוויילט צו אַנטוויקלען די מאָדעל. דער מאָדעל וואָלט זיין טריינד מיט די פּרעפּראָסעססעד דאַטן מיט די אויסגעקליבן פֿעיִקייטן, און זיין פאָרשטעלונג וואָלט זיין עוואַלואַטעד מיט מיטלען אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט און צוריקרופן. 5. מאָדעל עוואַלואַטיאָן און אָפּטימיזאַטיאָן: די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל וואָלט זיין עוואַלואַטעד דורך טעסטינג עס אויף אַ האָלדאַוט דאַטאַסעט אַז עס האט נישט געזען פריער. אויב די פאָרשטעלונג איז נישט באַפרידיקנדיק, דער מאָדעל וועט זיין אָפּטימיזעד דורך טוויקינג זיין כייפּערפּאַראַמאַטערז אָדער דורך סעלעקטירן אַ אַנדערש אַלגערידאַם. דער פּראָצעס וועט זיין יטערייטיד ביז אַ באַפרידיקנדיק מדרגה פון אַקיעראַסי איז אַטשיווד. 6. דיפּלוימאַנט: אַמאָל די מאָדעל איז דעוועלאָפּעד און אָפּטימיזעד, עס קענען זיין דיפּלויד אין אַ פאַקטיש-וועלט באַשטעטיקן פֿאַר נוצן דורך מעדיציניש פּראָפעססיאָנאַלס צו ידענטיפיצירן וואונדער פון צוקערקרענק אין פּאַטיענץ. דער מאָדעל קען זיין ינאַגרייטיד אין עלעקטראָניש געזונט רעקאָרד סיסטעמען צו צושטעלן אַלערץ צו דאקטוירים ווען פרי וואונדער פון צוקערקרענק זענען דיטעקטאַד. די דעוועלאָפּעד מאַשין לערנען סיסטעם וועט העלפֿן מעדיציניש פּראָפעססיאָנאַלס אין דער פרי לעגיטימאַציע פון צוקערקרענק, וואָס ינייבאַלז בייַצייַטיק ינטערווענטיאָן און באַהאַנדלונג.