Geri Dön

Unsupervised learning from massivescale medical image collections

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 720263
  2. Yazar: ARAS YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DANİEL RUECKERT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilgi ve Belge Yönetimi, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control, Information and Records Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Imperıal College London
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The amount of data being collected through various fields and contexts is beyond interpretation in today's world. There are numerous machine learning models and techniques that are available for training on these datasets using the supervision of human annotated labels associated with the data. Nonetheless, not all datasets have been fully annotated with labels, since it may not always be feasible to annotate every instance in a dataset. For instance, fully labeling a large scale medical image dataset would require many hours and people that have been trained in the relevant medical fields. However, without any labels, supervised models cannot compute classification loss, leading to the inability to train the model. Using unsupervised approaches, we force our models to extract latent features specific to our dataset so that models perform a better generalization when they are trained on the classification task. The two main approaches we investigate are Self-Supervising Tasks and Semi-Supervised Context-Conditioned Generative Adversarial Networks (GANs). Finally, we investigate a third approach where we combine the two main approaches which we call Self-supervised Semi-Supervised learning.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    879055

    Unsupervised affective state learning from speech

    Konuşmadan gözetimsiz duygusal durum öğrenme

    GÖKHAN KUŞÇU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Koç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  2. Tez No

    845326

    Learning portrait drawing of face photos from unpaired data with unsupervised landmarks

    Denetlenmeyen yer işaretleriyle eşleştirilmemiş verilerden yüz fotoğrafının portre çizimini öğrenme

    BURAK TAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  3. Tez No

    231915

    Unsupervised learning of high-level invariant visual representations through temporal coherence

    Zamansal uyumluluk yoluyla yüksek-düzey değişmez görsel temsillerin denetim olmaksızın öğrenilmesi

    AHMED EMİN ORHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Boğaziçi Üniversitesi

    Yükleniyor...

  4. Tez No

    774244

    Hierarchical clustering attention for unsupervised object-centric representation learning

    Obje odaklı temsil öğrenimi için hiyerarşik kümeleyici dikkat yöntemleri

    CAN KÜÇÜKSÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Koç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  5. Tez No

    392928

    Unsupervised active learning for video annotation

    Video etiketleme için denetimsiz aktif öğrenme

    EMRE DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

Geri Dön