Detección de cáncer de mama mediante IA

我们提出了一种新的方法来探索不同的方法，从预处理到数字技术imágenes通过 技术交换交换，从深度学习到机器学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习，从深度学习到深度学习。

1.基础数据利用率

数据利用率的降低使项目的效率降低了百分之十。RSNA筛查乳房x线摄影检测乳腺癌（https://www.kaggle.com/c/rsna-breast-cancer-detection）

数据库包含en más de 54,000 imágenes de rayos X tipo DICOM de alta resolución en conjunto condatatos que proporcionan cierta información additional respect con características específicas de los pacites。

2.Herramientas propuestas

对项目进行详细的描述，以确定项目可能的用途，并根据实际情况进行详细的描述;对项目进行详细的描述;对项目进行详细的描述;对过程、模型、工具、结果和工具进行详细的描述。

• DagsHub:通过控制模型的版本，数据的实验，数据的使用，建立了一个全新的平台logística。
• GoogleClaboratory:Python的入门。(访问网址línea)
• JupyterNotebook:安装ejecución de Python para su ejecución local。(acceso本地)
• MLFlow:本文提出了一种基于人工智能的模拟实验平台，并对实验结果进行了验证。