論文の概要: The Number of Confirmed Cases of Covid-19 by using Machine Learning: Methods and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09184v1
• Date: Thu, 11 Jun 2020 15:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:34:08.888628
• Title: The Number of Confirmed Cases of Covid-19 by using Machine Learning: Methods and Challenges
• Title（参考訳）: 機械学習によるCovid-19の確認症例数:方法と課題
• Authors: Amir Ahmada, Sunita Garhwal, Santosh Kumar Ray, Gagan Kumar, Sharaf J. Malebary, Omar Mohammed Omar Barukab
• Abstract要約: Covid-19は、世界がこれまでに直面した最大の健康上の課題の1つだ。 公衆衛生政策担当者は、将来医療施設を計画するために、確認されたケースの確実な予測が必要である。 機械学習手法は、Covid-19の確認された症例数を予測するために使われてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8155575318208631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Covid-19 is one of the biggest health challenges that the world has ever faced. Public health policy makers need the reliable prediction of the confirmed cases in future to plan medical facilities. Machine learning methods learn from the historical data and make a prediction about the event. Machine learning methods have been used to predict the number of confirmed cases of Covid-19. In this paper, we present a detailed review of these research papers. We present a taxonomy that groups them in four categories. We further present the challenges in this field. We provide suggestions to the machine learning practitioners to improve the performance of machine learning methods for the prediction of confirmed cases of Covid-19.
• Abstract（参考訳）: Covid-19は、世界最大規模の健康問題の一つだ。 公衆衛生政策担当者は、将来医療施設を計画するために、確認されたケースの確実な予測が必要である。 機械学習の手法は、履歴データから学び、イベントについて予測する。 機械学習手法は、Covid-19の確認された症例数を予測するために使われてきた。 本稿では,これらの研究論文の詳細なレビューを行う。 我々はこれらを4つのカテゴリーに分類する分類を提示する。 我々はこの分野の課題をさらに提示する。 我々は,Covid-19の確認症例の予測のための機械学習手法の性能向上のために,機械学習実践者に提案を行う。

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