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J-GLOBAL ID：202202270334515852   整理番号：22A0740492

ラベルからの離脱:知的健康における自己教師付き機械学習の約束【JST・京大機械翻訳】

Breaking away from labels: The promise of self-supervised machine learning in intelligent health

著者 (4件)： Spathis Dimitris (Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, CB3 0FD Cambridge, UK) ,  Perez-Pozuelo Ignacio (MRC Epidemiology Unit, School of Clinical Medicine, University of Cambridge, CB2 0SL Cambridge, UK) ,  Marques-Fernandez Laia (Addenbrooke’s Hospital, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust, CB2 0QQ Cambridge, UK) ,  Mascolo Cecilia (Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, CB3 0FD Cambridge, UK)
資料名： Patterns  (Patterns)
巻： 3  号： 2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6439A  ISSN： 2666-3899  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療は,大量の健康データが生産され,収集され,また,病院内(例えば集中治療室[ICU])から人生データ(着用可能)までの範囲に及ぶように,前例のないデジタル変換を受けている。パターン認識のための深層学習モデルに供給するための訓練目的のためのこれらすべてのデータを注釈することは,非現実的である。ここでは,高分解能健康信号に対する自己監督学習(SSL)アプリケーションのいくつかの刺激的最近の結果を論じた。これらの事例は,非ラベルデータを利用して,地上真実が不適切であるか,または,高負荷または関連コストのために収集するのに簡単に実行できない状況に一般化できる意味のある表現を学習する。今日の深層学習の最も顕著なボトルネックは,ラベル付き,注意深くキュレートされたデータセットへのアクセスであり,健康信号に関する自己スーパービジョンは,低資源環境とタスクに転送できる汎用モデルを通してデータサイロを除去する新しい可能性を開く。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パターン認識 ,  *学習 ,  *ラベル ,  応用プログラム ,  高分解能 ,  ICU【医療】 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *ウィーニング ,  スーパービジョン ,  *教師付き機械学習 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  健康信号 ,  伝達学習 ,  生物医学情報学

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラベル ,  離脱 ,  自己 ,  教師付き機械学習