文献

J-GLOBAL ID：202202291680896452   整理番号：22A1104527

線形回帰と指数平滑化法を用いたCOVID-19患者の死亡リスク分類【JST・京大機械翻訳】

COVID-19 Patient Mortality Risk Classification Using Linear Regression and Exponential Smoothing Methods

著者 (3件)： Anggreainy Maria Susan (Bina Nusantara University,School of Computer Science,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Musyaffa Hanif (Bina Nusantara University,School of Computer Science,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Illyasu Abdullah M. (Tokyo Institute of Technology,School of Computing,Yokohama,Japan,226-8502)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ISMODE  ページ： 173-177  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この現象の支配的説明はコロナウイルスのスパイクを防ぐ作用がない。この問題を解決するために,インドネシアにおけるコロナウイルス予測の開発を支援するための人工知能と機械学習に関するいくつかの文献と研究を行う。本研究は,機械学習方法論を用いて将来のコロナウイルスケースの可能性を解析することに焦点を当てた。インドネシアの1月から3月までのインドネシアの最大事例でデータを収集するために,公式インドネシア Covidウェブサイトデータを使用した。本研究では,線形回帰(LR)と指数平滑化(ES)の教師付き機械学習法を用いて,特定のモデルに適応したデータ構造を理解することを人々が簡単にした。著者らの研究結果は,インドネシアの各省が,新確認された回復事例と4月から5月までの死亡事例において,指数関数的平滑化法を用いて減少すると予想されることを示した。他の場合,線形回帰法は,ケースが各省でほとんど全てのケースで減少し,いくつかのケースは,西ジャワのRecovered CasesとDeath Casesのような増加するであろうことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指数平滑法 ,  データ構造 ,  指数関数 ,  *死 ,  インドネシア共和国 ,  人工知能 ,  *平滑化 ,  ジャワ ,  機械学習
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  *線形回帰 ,  *リスク分類 ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線形回帰 ,  指数平滑化法 ,  COVID-19 ,  患者 ,  死亡 ,  リスク分類