Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung chính của đề tài “Nghiên cứu ứng dụng các mô hình học sâu trong dự đoán quan hệ thuốc-bệnh” được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan; Chương 2: Các mô hình học dựa trên học sâu được đề xuất để dự đoán quan hệ thuốc-bệnh; Chương 3: Thực nghiệm và kết quả. Đề tài tập trung vào nghiên cứu khảo sát và phân tích các công trình mới nhất về ứng dụng học sâu trong dự đoán quan hệ thuốc–bệnh, đồng thời đề xuất các mô hình cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của dự đoán. Các mô hình được đánh giá thông qua cài đặt thực nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn và kết quả nghiên cứu được công bố tại hội thảo khoa học chuyên ngành cũng như trên các tạp chí quốc tế uy tín, góp phần khẳng định năng lực nghiên cứu của Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề tài đã Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn cho thấy các mô hình đạt hiệu suất vượt trội so với nhiều phương pháp hiện có, khẳng định tính khả thi và đóng góp thiết thực trong việc hỗ trợ nghiên cứu và khám phá quan hệ thuốc–bệnh.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Văn Tỉnh (ch.n.), Đặng Trọng Hợp, Nguyễn Thị Hương Lan, Vũ Minh Yến
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu ứng dụng các mô hình học sâu trong dự đoán quan hệ thuốc-bệnh
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	70tr.
Năm xuất bản:	2025