Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Models for Early Detection and Prediction of the spread of Novel Coronavirus (COVID-19)

論文の概要: Deep Learning Models for Early Detection and Prediction of the spread of Novel Coronavirus (COVID-19)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01170v2
Date: Mon, 15 Feb 2021 09:45:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-05 19:52:58.194983
Title: Deep Learning Models for Early Detection and Prediction of the spread of Novel Coronavirus (COVID-19)
Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の早期発見と感染予測のための深層学習モデル
Authors: Devante Ayris, Kye Horbury, Blake Williams, Mitchell Blackney, Celine Shi Hui See, Maleeha Imtiaz, Syed Afaq Ali Shah
Abstract要約: SARS-CoV2は世界的な普及を続けており、パンデミックとなっている。新型コロナウイルスの感染拡大を予測するために、機械学習技術を開発する必要がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.213555705835109
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: SARS-CoV2, which causes coronavirus disease (COVID-19) is continuing to spread globally and has become a pandemic. People have lost their lives due to the virus and the lack of counter measures in place. Given the increasing caseload and uncertainty of spread, there is an urgent need to develop machine learning techniques to predict the spread of COVID-19. Prediction of the spread can allow counter measures and actions to be implemented to mitigate the spread of COVID-19. In this paper, we propose a deep learning technique, called Deep Sequential Prediction Model (DSPM) and machine learning based Non-parametric Regression Model (NRM) to predict the spread of COVID-19. Our proposed models were trained and tested on novel coronavirus 2019 dataset, which contains 19.53 Million confirmed cases of COVID-19. Our proposed models were evaluated by using Mean Absolute Error and compared with baseline method. Our experimental results, both quantitative and qualitative, demonstrate the superior prediction performance of the proposed models.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)を引き起こすSARS-CoV2は、世界中で広がり、パンデミックとなっている。新型コロナウイルスの感染拡大と対策が不十分なため、人々は命を落としている。ケースロードの増加と拡散の不確実性を考えると、新型コロナウイルスの感染拡大を予測するための機械学習技術を開発する必要がある。感染拡大の予測は、新型コロナウイルスの感染拡大を緩和するための対策や措置を実施できる。本稿では,深部逐次予測モデル (dspm) と機械学習を用いた非パラメトリック回帰モデル (nrm) という,新型コロナウイルスの感染拡大を予測するディープラーニング手法を提案する。提案したモデルは、新型コロナウイルスの19.53万件が確認された新型コロナウイルスのデータセットでトレーニングされ、テストされた。提案モデルは平均絶対誤差を用いて評価し,ベースライン法と比較した。定量的および定性的実験により,提案モデルの予測性能が向上することを示した。

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