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)

Título :	Великі за обсягом набори біомедичних даних та машинне навчання
Otros títulos :	Big biomedical data sets and machine learning
Autor :	Волинець, Л. В. Гарматюк, Н. А. Готович, В. А. Volynets, L. V. Harmatiuk, N. A. Hotovych, V. A.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	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 (International):	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].
Is part of:	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
Conference/Event:	ⅩⅡ Міжнародна науково-практичноа конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/Collection:	Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Fecha de publicación :	6-dic-2023
Date of entry:	21-ene-2024
Editorial :	ФОП Паляниця В. А. PE Palianytsia V.A.
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	6-7 грудня 2023 року 6-7 December 2023
UDC:	004.03
Number of pages:	2
Page range:	370-371
Start page:	370
End page:	371
URI :	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43843
ISBN :	978-617-7875-71-9
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
References (Ukraine):	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 (International):	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.
Content type:	Conference Abstract
Aparece en las colecciones:	XІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2023)

Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.