論文の概要: Unveiling the frontiers of deep learning: innovations shaping diverse domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02712v2
• Date: Sat, 05 Apr 2025 01:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:15.886711
• Title: Unveiling the frontiers of deep learning: innovations shaping diverse domains
• Title（参考訳）: ディープラーニングのフロンティアを開拓する - 多様なドメインを形成するイノベーション
• Authors: Shams Forruque Ahmed, Md. Sakib Bin Alam, Maliha Kabir, Shaila Afrin, Sabiha Jannat Rafa, Aanushka Mehjabin, Amir H. Gandomi,
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、コンピュータモデルでデータを学び、視覚化し、最適化し、洗練し、予測することを可能にする。 以前のレビューでは、1つか2つのドメインでのみDLアプリケーションに焦点が当てられていた。 本総説では,4つの分野におけるDLの使用状況について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.66443389693158
• License:
• Abstract: Deep learning (DL) allows computer models to learn, visualize, optimize, refine, and predict data. To understand its present state, examining the most recent advancements and applications of deep learning across various domains is essential. However, prior reviews focused on DL applications in only one or two domains. The current review thoroughly investigates the use of DL in four different broad fields due to the plenty of relevant research literature in these domains. This wide range of coverage provides a comprehensive and interconnected understanding of DL's influence and opportunities, which is lacking in other reviews. The study also discusses DL frameworks and addresses the benefits and challenges of utilizing DL in each field, which is only occasionally available in other reviews. DL frameworks like TensorFlow and PyTorch make it easy to develop innovative DL applications across diverse domains by providing model development and deployment platforms. This helps bridge theoretical progress and practical implementation. Deep learning solves complex problems and advances technology in many fields, demonstrating its revolutionary potential and adaptability. CNN LSTM models with attention mechanisms can forecast traffic with 99 percent accuracy. Fungal diseased mango leaves can be classified with 97.13 percent accuracy by the multi layer CNN model. However, deep learning requires rigorous data collection to analyze and process large amounts of data because it is independent of training data. Thus, large scale medical, research, healthcare, and environmental data compilation are challenging, reducing deep learning effectiveness. Future research should address data volume, privacy, domain complexity, and data quality issues in DL datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、コンピュータモデルでデータを学び、視覚化し、最適化し、洗練し、予測することを可能にする。 現状を理解するためには、様々な領域にわたるディープラーニングの最新の進歩と応用を検討することが不可欠である。 しかし、以前のレビューでは1つか2つのドメインでのみDLアプリケーションに焦点を当てていた。 本報告では,これらの領域における研究文献の多さから,4つの分野におけるDLの使用状況について概説する。 この広範囲にわたるカバレッジは、他のレビューに欠けているDLの影響と機会に関する包括的で相互に結びついた理解を提供する。 また、DLフレームワークについても論じ、各分野におけるDLの利用のメリットと課題について論じている。 TensorFlowやPyTorchといったDLフレームワークは、モデル開発とデプロイメントプラットフォームを提供することで、さまざまなドメインにわたる革新的なDLアプリケーションの開発を容易にします。 これは理論的な進歩と実践的な実装を橋渡しするのに役立つ。 深層学習は複雑な問題を解き、多くの分野でテクノロジーを進歩させ、その革命的な可能性と適応性を示す。 注意機構を持つCNN LSTMモデルは、99%の精度でトラフィックを予測することができる。 真菌病のマンゴー葉は多層CNNモデルにより97.13パーセントの精度で分類できる。 しかし、ディープラーニングは訓練データとは無関係であるため、大量のデータを分析および処理するために厳密なデータ収集を必要とする。 したがって、大規模医療、研究、医療、環境データコンパイルは困難であり、ディープラーニングの有効性を低下させる。 今後の研究は、DLデータセットにおけるデータボリューム、プライバシ、ドメインの複雑さ、データ品質の問題に対処する必要がある。

関連論文リスト

• EndToEndML: An Open-Source End-to-End Pipeline for Machine Learning Applications [0.2826977330147589]
  機械学習モデルの事前処理、トレーニング、評価、可視化が可能なWebベースのエンドツーエンドパイプラインを提案する。 本ライブラリは,マルチモーダル・マルチセンサ・データセットの認識,分類,クラスタリング,および予測を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T02:24:38Z)
• Incomplete Multimodal Learning for Complex Brain Disorders Prediction [65.95783479249745]
  本稿では,変換器と生成対向ネットワークを用いた不完全なマルチモーダルデータ統合手法を提案する。 アルツハイマー病神経画像イニシアチブコホートを用いたマルチモーダルイメージングによる認知変性と疾患予後の予測に本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T16:29:16Z)
• Deep Learning in Healthcare: An In-Depth Analysis [1.892561703051693]
  本稿では,Deep Learningモデルとそのバイオインフォマティクスおよび医療への応用について概説する。 また、DL研究の実施中に現われうるいくつかの重要な課題についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-12T20:55:34Z)
• Deep networks for system identification: a Survey [56.34005280792013]
  システム識別は、入力出力データから動的システムの数学的記述を学習する。 同定されたモデルの主な目的は、以前の観測から新しいデータを予測することである。 我々は、フィードフォワード、畳み込み、リカレントネットワークなどの文献で一般的に採用されているアーキテクチャについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T12:38:31Z)
• An overview of open source Deep Learning-based libraries for Neuroscience [0.0]
  本稿では,ディープラーニングの発達と神経科学との関係について概説する。 その後、文献および神経科学研究を指向したソフトウェアプロジェクトの特定のハブから収集された、神経情報学のツールボックスとライブラリをレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T09:09:40Z)
• Deep Active Learning for Computer Vision: Past and Future [50.19394935978135]
  AIモデルの開発に欠かせない役割にもかかわらず、アクティブラーニングの研究は他の研究の方向性ほど集中的ではない。 データ自動化の課題に対処し、自動化された機械学習システムに対処することによって、アクティブな学習はAI技術の民主化を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T13:07:14Z)
• A streamable large-scale clinical EEG dataset for Deep Learning [0.0]
  ディープラーニングのためのデータアクセスと管理を簡略化する,最初の大規模臨床脳波データセットを公表する。 このデータセットには、Healthy Brain Networkから1,574人の青少年の収集した目を閉じた脳波データが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T20:05:50Z)
• BERT WEAVER: Using WEight AVERaging to enable lifelong learning for transformer-based models in biomedical semantic search engines [49.75878234192369]
  We present WEAVER, a simple, yet efficient post-processing method that infuse old knowledge into the new model。 WEAVERを逐次的に適用すると、同じ単語の埋め込み分布が、一度にすべてのデータに対する総合的なトレーニングとして得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T10:34:41Z)
• Ten Quick Tips for Deep Learning in Biology [116.78436313026478]
  機械学習は、データのパターンを認識し、予測モデリングに使用するアルゴリズムの開発と応用に関係している。 ディープラーニングは、独自の機械学習のサブフィールドになっている。 生物学的研究の文脈において、ディープラーニングは高次元の生物学的データから新しい洞察を導き出すためにますます使われてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:02:44Z)
• Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for Electrocardiogram Data: A Systematic Review [62.490310870300746]
  心電図(Electrocardiogram、ECG)は、医学および医療において最も一般的に用いられる診断ツールの1つである。 深層学習法は心電図信号を用いた予測医療タスクにおいて有望な結果を得た。 本稿では、モデリングとアプリケーションの観点から、ECGデータに対するディープラーニング手法の体系的なレビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-28T02:44:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。