通过对这些数据及其算法的自动处理,他们可以建立预测和推理并做出决策。在深度学习中,机器学习过程稍微复杂一些,但这两种情况都与受大脑结构和功能启发的算法有关,这就是我们说人工神经网络 ( rna ) 的原因。rna _它们是通过模仿生物神经元的功能来处理信息的计算模型,因此由接收、传输和发送信息的节点或“神经元”组成,并连接成一个网络。
通常由多层隐藏节点组成,这些隐藏节点是在 购买批量短信服务 网络节点(输入和输出)之间传输信息的节点。这些层被称为“学习层”,层数越多,网络的深度越大,学习的能力就越大。这些多层及其深度产生了深度学习。 从现在开始有必要强调,这是一个复杂的过程,从用于训练的数据集设计到算法本身的编程,都涉及到人类决策,并且它们可能导致有偏差的结果。开发此类系统的公司认为,为了提高效率和准确性并减少偏见,他们需要存储和分析越来越多的数据。
在健康领域,这些数据是个人的和敏感的。个人数据是可以识别特定人的数据,例如他们的名字和姓氏、出生日期、地址、联系信息和医疗保险类型等。敏感数据包括与健康状况相关的数据(例如,诊断、疾病或治疗),还有生物特征和遗传特征。后者在某些立法中不被视为敏感数据,例如在阿根廷的《个人数据保护法》中。6,但它们在欧盟的通用数据保护条例 ( rgpd ) 中。