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Der Umwelt zuliebe
Active Learning to Minimize the Possible Risk of Future Epidemics
KC Santosh, Suprim Nakarmi (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Future epidemics are inevitable, and it takes months and even years to collect fully annotated data. The sheer magnitude of data required for machine learning algorithms, spanning both shallow and deep structures, raises a fundamental question: how big data is big enough to effectively tackle future epidemics? In this context, active learning, often referred to as human or expert-in-the-loop… learning, becomes imperative, enabling machines to commence learning from day one with minimal labeled data. In unsupervised learning, the focus shifts toward constructing advanced machine learning models like deep structured networks that autonomously learn over time, with human or expert intervention only when errors occur and for limited data—a process we term mentoring. In the context of Covid-19, this book explores the use of deep features to classify data into two clusters (0/1: Covid-19/non-Covid-19) across three distinct datasets: cough sound, Computed Tomography (CT) scan, and chest x-ray (CXR). Not to be confused, our primary objective is to provide a strong assertion on how active learning could potentially be used to predict disease from any upcoming epidemics. Upon request (education/training purpose), GitHub source codes are provided. 48,14 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.11.2023
Sprache
Englisch
EAN
9789819974412
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
Sonderedition
Nein
Autor
KC Santosh, Suprim Nakarmi
Seitenanzahl
96
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Unsupervised Learning, Machine Learning, Big Data, Active Learning, Future Epidemics, Artificial Intelligence
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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