1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2023
4. XІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2023)

Назва:	Великі за обсягом набори біомедичних даних та машинне навчання
Інші назви:	Big biomedical data sets and machine learning
Автори:	Волинець, Л. В. Гарматюк, Н. А. Готович, В. А. Volynets, L. V. Harmatiuk, N. A. Hotovych, V. A.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	Волинець Л. В. Великі за обсягом набори біомедичних даних та машинне навчання / Л. В. Волинець, Н. А. Гарматюк, В. А. Готович // Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 6-7 грудня 2023 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2023. — С. 370–371. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Bibliographic description:	Volynets L. V., Harmatiuk N. A., Hotovych V. A. (2023) Velyki za obsiahom nabory biomedychnykh danykh ta mashynne navchannia [Big biomedical data sets and machine learning]. Book of abstracts of the ⅩⅡ International scientific and practical conference of young researchers and students „Actual problems of modern technologies“ (Tern., 6-7 December 2023), pp. 370-371 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2023 Book of abstracts of the ⅩⅡ International scientific and practical conference of young researchers and students „Actual problems of modern technologies“, 2023
Конференція/захід:	ⅩⅡ Міжнародна науково-практичноа конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник:	Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата публікації:	6-гру-2023
Дата внесення:	21-січ-2024
Видавництво:	ФОП Паляниця В. А. PE Palianytsia V.A.
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	6-7 грудня 2023 року 6-7 December 2023
УДК:	004.03
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	370-371
Початкова сторінка:	370
Кінцева сторінка:	371
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43843
ISBN:	978-617-7875-71-9
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
Перелік літератури:	1. Tchito Tchapga, C., Mih, T. A., Tchagna Kouanou, A., Fozin Fonzin, T., Kuetche Fogang, P., Mezatio, B. A., & Tchiotsop, D. (2021). Biomedical image classification in a big data architecture using machine learning algorithms. Journal of Healthcare Engineering,2021,1-11. 2. Lopez, D., & Durai, M. A. (Eds.). (2017). HCI Challenges and Privacy Preservation in Big Data Security. IGI Global. 3. Belle, A., Thiagarajan, R., Soroushmehr, S. M., Navidi, F., Beard, D. A., & Najarian, K. (2015). Big data analytics in healthcare. BioMed research international, 2015. 4. Reddy, C. K., & Sun, J. (2013). Big data analytics for healthcare. In Tutorial presentation at the SIAM International Conference on Data Mining, Austin, TX. achc. org. co (Vol. 4). 5. Pitropakis, N., Panaousis, E., Giannetsos, T., Anastasiadis, E., & Loukas, G. (2019). A taxonomy and survey of attacks against machine learning. Computer Science Review, 34, 100199. 6. Kouanou, A. T., Tchiotsop, D., Kengne, R., Zephirin, D. T., Armele, N. M. A., & Tchinda, R. (2018). An optimal big data workflow for biomedical image analysis. Informatics in Medicine Unlocked, 11, 68-74. 7. Wang, L., Qian, Q., Zhang, Q., Wang, J., Cheng, W., & Yan, W. (2022). Classification model on big data in medical diagnosis based on semi-supervised learning. The Computer Journal, 65(2), 177-191.
References:	1. Tchito Tchapga, C., Mih, T. A., Tchagna Kouanou, A., Fozin Fonzin, T., Kuetche Fogang, P., Mezatio, B. A., & Tchiotsop, D. (2021). Biomedical image classification in a big data architecture using machine learning algorithms. Journal of Healthcare Engineering,2021,1-11. 2. Lopez, D., & Durai, M. A. (Eds.). (2017). HCI Challenges and Privacy Preservation in Big Data Security. IGI Global. 3. Belle, A., Thiagarajan, R., Soroushmehr, S. M., Navidi, F., Beard, D. A., & Najarian, K. (2015). Big data analytics in healthcare. BioMed research international, 2015. 4. Reddy, C. K., & Sun, J. (2013). Big data analytics for healthcare. In Tutorial presentation at the SIAM International Conference on Data Mining, Austin, TX. achc. org. co (Vol. 4). 5. Pitropakis, N., Panaousis, E., Giannetsos, T., Anastasiadis, E., & Loukas, G. (2019). A taxonomy and survey of attacks against machine learning. Computer Science Review, 34, 100199. 6. Kouanou, A. T., Tchiotsop, D., Kengne, R., Zephirin, D. T., Armele, N. M. A., & Tchinda, R. (2018). An optimal big data workflow for biomedical image analysis. Informatics in Medicine Unlocked, 11, 68-74. 7. Wang, L., Qian, Q., Zhang, Q., Wang, J., Cheng, W., & Yan, W. (2022). Classification model on big data in medical diagnosis based on semi-supervised learning. The Computer Journal, 65(2), 177-191.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	XІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2023)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.