Unsupervised learning from massivescale medical image collections
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 720263
- Danışmanlar: PROF. DANİEL RUECKERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Imperial College London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
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
- Disjunctive normal unsupervised LDA for P300-based brain-computer interfaces
P300 tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri için ayırıcı normal gözetimsiz DAA
MAJED ELWARDY
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. MÜJDAT ÇETİN
- Using multiple sources of information for constraint-based morphological disambiquation
Değişik bilgi kaynakları kullanarak biçimbirimsel birikleştirme
GÖKHAN TÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiY.DOÇ.DR. KEMAL OFLAZER
- Using co-training to empower active learning
Aktif öğrenmeyi güçlendirmek için eş-öğrenme kullanılması
PAYAM VAKILZADEH AZAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Türk bankacılık sisteminde UFRS çerçevesinde firmaların derecelendirilmesi ve makine öğrenmesi ile model önerisi
Model proposal with rating and machine learning of companies within the framework of IFRS in the Turkish banking system
GÜNER ALTAN
- Değişken şartlar altında atıksu arıtımında karbon ve besi maddesi gideriminin makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
Modeling carbon and nutrient removal in wastewater treatment under variable conditions using machine learning methods
CEM CANTEKİN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
PROF. DR. NEVİN YAĞCI