BOOKS - The Future of Artificial Neural Networks
The Future of Artificial Neural Networks
Author: Indrajit Ghosal
Format: PDF
File size: PDF 18 MB
Language: English
Format: PDF
File size: PDF 18 MB
Language: English
This book is a compilation of eleven quality articles exploring a variety of aspects on applications of ANN. Various authors of the articles have presented their work around the applications of ANN in healthcare and self-medication behaviour, Stock Market Analytics, ANN integrated application for industries including regulatory complaining aspect in Banking Industry, Deep Learning Framework in Medical Diagnosis, Face Recognition, Mobile Learning in Medical Education, Process and Applications of ANN using MATLAB, etc. Chapter 1 - This chapter explores the integration of Machine Learning techniques, particularly deep neural networks, in the field of medical image processing for precision medicine. The healthcare industry has accumulated vast amounts of complex data, and advancements in technology have led to an increase in structured and unstructured medical data. The chapter discusses the historical development of image processing techniques, moving from labor-intensive approaches to more efficient and faster operations using artificial neural networks. Various feature extraction methods, with a focus on dimensionality reduction, are investigated to optimize the performance of neural networks. The application of deep neural network models in medical imaging is explored, with a gradual implementation strategy proposed to address challenges related to data variability across institutions.
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Dieses Buch ist eine Sammlung von elf qualitativen Artikeln, die verschiedene Aspekte der ANN-Anwendung untersuchen. Verschiedene Autoren der Artikel präsentierten ihre Arbeit rund um ANN-Anwendungen im Gesundheitswesen und Selbstmedikationsverhalten, Börsenanalytik, integrierte ANN-Anwendung für Branchen, einschließlich des regulatorischen Aspekts von Beschwerden in der Bankenbranche, Deep-Learning-System in der medizinischen Diagnose, Gesichtserkennung, mobiles Lernen in der medizinischen Ausbildung, ANN-Prozess und -Anwendungen mit MATLAB usw. Kapitel 1 - Dieses Kapitel befasst sich mit der Integration von Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen, im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung für die Präzisionsmedizin. Die Gesundheitsbranche hat eine enorme Menge an komplexen Daten angesammelt, und Fortschritte in der Technologie haben zu einer Zunahme strukturierter und unstrukturierter Gesundheitsdaten geführt. Das Kapitel diskutiert die historische Entwicklung der Bildverarbeitungstechniken, den Übergang von zeitaufwändigen Ansätzen zu effizienteren und schnelleren Operationen mit künstlichen neuronalen Netzen. Verschiedene Methoden zur Merkmalsextraktion mit dem Schwerpunkt Dimensionsreduktion werden untersucht, um die Leistung neuronaler Netze zu optimieren. Die Anwendung von Modellen tiefer neuronaler Netzwerke in der medizinischen Bildgebung wird untersucht und eine schrittweise Implementierungsstrategie vorgeschlagen, um Probleme im Zusammenhang mit der Variabilität von Daten in verschiedenen Institutionen zu lösen.
Ce livre est un recueil de onze articles qualitatifs explorant différents aspects de l'application de l'ANN. Divers auteurs d'articles ont présenté leurs travaux autour des applications de l'ANN dans les domaines de la santé et du comportement de l'automédication, des analystes boursiers, de l'application intégrée de l'ANN pour les industries, y compris l'aspect réglementaire des plaintes dans le secteur bancaire, le système d'apprentissage profond dans le diagnostic médical, la reconnaissance faciale, l'apprentissage mobile dans l'éducation médicale, le processus et les applications de l'ANN utilisant MATLAB, etc. Chapitre 1 - Ce chapitre traite de l'intégration des techniques d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux neuronaux profonds, dans le domaine du traitement d'images médicales pour la médecine de précision. L'industrie de la santé a accumulé une grande quantité de données complexes et les progrès technologiques ont conduit à une augmentation des données médicales structurées et non structurées. Le chapitre traite de l'évolution historique des techniques de traitement d'images, du passage d'approches à forte intensité de main-d'œuvre à des opérations plus efficaces et plus rapides utilisant des réseaux neuronaux artificiels. Différentes méthodes d'extraction des traits, mettant l'accent sur la réduction de la dimension, sont étudiées pour optimiser les performances des réseaux neuronaux. L'application de modèles de réseaux neuronaux profonds en imagerie médicale est à l'étude et une stratégie de mise en œuvre progressive est proposée pour résoudre les problèmes liés à la variabilité des données dans les différents établissements.
Эта книга представляет собой сборник из одиннадцати качественных статей, исследующих различные аспекты применения ANN. Различные авторы статей представили свою работу вокруг приложений ANN в здравоохранении и поведении самолечения, аналитики фондового рынка, интегрированного приложения ANN для отраслей, включая нормативный аспект жалоб в банковской отрасли, систему глубокого обучения в медицинской диагностике, распознавание лиц, мобильное обучение в медицинском образовании, процесс и приложения ANN с использованием MATLAB и т. Д. Глава 1 - В этой главе рассматривается интеграция методов машинного обучения, особенно глубоких нейронных сетей, в области обработки медицинских изображений для точной медицины. Индустрия здравоохранения накопила огромное количество сложных данных, а достижения в области технологий привели к увеличению структурированных и неструктурированных медицинских данных. В главе обсуждается историческое развитие техник обработки изображений, переход от трудоемких подходов к более эффективным и быстрым операциям с использованием искусственных нейронных сетей. Различные методы извлечения признаков, с акцентом на уменьшение размерности, исследуются для оптимизации производительности нейронных сетей. Применение моделей глубоких нейронных сетей в медицинской визуализации изучается, и предлагается стратегия постепенного внедрения для решения проблем, связанных с изменчивостью данных в разных учреждениях.
Este libro es una colección de once artículos cualitativos que exploran diferentes aspectos de la aplicación de la ANN. Diversos autores de artículos han presentado su trabajo en torno a las aplicaciones de ANN en salud y comportamiento de automedicación, análisis bursátiles, la aplicación ANN integrada para industrias, incluyendo el aspecto normativo de las quejas en la industria bancaria, el sistema de aprendizaje profundo en diagnóstico médico, reconocimiento facial, entrenamiento móvil en educación médica, proceso y aplicaciones de ANN usando MATLAB, etc Capítulo 1. - Este capítulo aborda la integración de técnicas de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales profundas, en el campo del procesamiento de imágenes médicas para medicina de precisión. La industria de la salud ha acumulado una gran cantidad de datos complejos y los avances tecnológicos han dado lugar a un aumento de los datos médicos estructurados y no estructurados. El capítulo analiza el desarrollo histórico de las técnicas de procesamiento de imágenes, pasando de enfoques que requieren mucho tiempo a operaciones más eficientes y rápidas utilizando redes neuronales artificiales. Se investigan diferentes técnicas de extracción de rasgos, con énfasis en la reducción de la dimensión, para optimizar el rendimiento de las redes neuronales. Se está estudiando la aplicación de modelos de redes neuronales profundas en imágenes médicas y se propone una estrategia de implementación gradual para resolver los problemas relacionados con la variabilidad de los datos en diferentes instituciones.
This book is a compilation of eleven quality articles exploring a variety of aspects on applications of ANN. Various authors of the articles have presented their work around the applications of ANN in healthcare and self-medication behaviour, Stock Market Analytics, ANN integrated application for industries including regulatory complaining aspect in Banking Industry, Deep Learning Framework in Medical Diagnosis, Face Recognition, Mobile Learning in Medical Education, Process and Applications of ANN using MATLAB, etc. Chapter 1 - This chapter explores the integration of Machine Learning techniques, particularly deep neural networks, in the field of medical image processing for precision medicine. The healthcare industry has accumulated vast amounts of complex data, and advancements in technology have led to an increase in structured and unstructured medical data. The chapter discusses the historical development of image processing techniques, moving from labor-intensive approaches to more efficient and faster operations using artificial neural networks. Various feature extraction methods, with a focus on dimensionality reduction, are investigated to optimize the performance of neural networks. The application of deep neural network models in medical imaging is explored, with a gradual implementation strategy proposed to address challenges related to data variability across institutions.
Questo libro è una raccolta di undici articoli di qualità che esplorano diversi aspetti dell'applicazione di ANN. Diversi autori di articoli hanno presentato il loro lavoro intorno alle applicazioni ANN per la salute e il comportamento dell'automedicazione, gli analisti del mercato azionario, l'applicazione integrata ANN per i settori, tra cui l'aspetto normativo delle denunce nel settore bancario, il sistema di formazione medica profonda, il riconoscimento facciale, la formazione mobile nell'istruzione medica, il processo e le applicazioni ANN con MATLAB, ecc. Capitolo 1 - Questo capitolo considera l'integrazione delle tecniche di apprendimento automatico, in particolare le reti neurali profonde, nel campo dell'elaborazione delle immagini mediche per la medicina di precisione. Il settore sanitario ha accumulato una grande quantità di dati complessi e i progressi tecnologici hanno portato a un aumento dei dati sanitari strutturati e non strutturati. Il capitolo parla dello sviluppo storico della tecnologia di elaborazione delle immagini, passando da approcci impegnativi a operazioni più efficaci e rapide con reti neurali artificiali. Diversi metodi di estrazione dei segni, con un focus sulla riduzione della dimensione, sono studiati per ottimizzare le prestazioni delle reti neurali. L'applicazione di modelli di rete neurale profonda nella visualizzazione medica viene studiata e si propone una strategia di implementazione graduale per affrontare i problemi legati alla variabilità dei dati in diverse strutture.
Dieses Buch ist eine Sammlung von elf qualitativen Artikeln, die verschiedene Aspekte der ANN-Anwendung untersuchen. Verschiedene Autoren der Artikel präsentierten ihre Arbeit rund um ANN-Anwendungen im Gesundheitswesen und Selbstmedikationsverhalten, Börsenanalytik, integrierte ANN-Anwendung für Branchen, einschließlich des regulatorischen Aspekts von Beschwerden in der Bankenbranche, Deep-Learning-System in der medizinischen Diagnose, Gesichtserkennung, mobiles Lernen in der medizinischen Ausbildung, ANN-Prozess und -Anwendungen mit MATLAB usw. Kapitel 1 - Dieses Kapitel befasst sich mit der Integration von Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen, im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung für die Präzisionsmedizin. Die Gesundheitsbranche hat eine enorme Menge an komplexen Daten angesammelt, und Fortschritte in der Technologie haben zu einer Zunahme strukturierter und unstrukturierter Gesundheitsdaten geführt. Das Kapitel diskutiert die historische Entwicklung der Bildverarbeitungstechniken, den Übergang von zeitaufwändigen Ansätzen zu effizienteren und schnelleren Operationen mit künstlichen neuronalen Netzen. Verschiedene Methoden zur Merkmalsextraktion mit dem Schwerpunkt Dimensionsreduktion werden untersucht, um die Leistung neuronaler Netze zu optimieren. Die Anwendung von Modellen tiefer neuronaler Netzwerke in der medizinischen Bildgebung wird untersucht und eine schrittweise Implementierungsstrategie vorgeschlagen, um Probleme im Zusammenhang mit der Variabilität von Daten in verschiedenen Institutionen zu lösen.
Ce livre est un recueil de onze articles qualitatifs explorant différents aspects de l'application de l'ANN. Divers auteurs d'articles ont présenté leurs travaux autour des applications de l'ANN dans les domaines de la santé et du comportement de l'automédication, des analystes boursiers, de l'application intégrée de l'ANN pour les industries, y compris l'aspect réglementaire des plaintes dans le secteur bancaire, le système d'apprentissage profond dans le diagnostic médical, la reconnaissance faciale, l'apprentissage mobile dans l'éducation médicale, le processus et les applications de l'ANN utilisant MATLAB, etc. Chapitre 1 - Ce chapitre traite de l'intégration des techniques d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux neuronaux profonds, dans le domaine du traitement d'images médicales pour la médecine de précision. L'industrie de la santé a accumulé une grande quantité de données complexes et les progrès technologiques ont conduit à une augmentation des données médicales structurées et non structurées. Le chapitre traite de l'évolution historique des techniques de traitement d'images, du passage d'approches à forte intensité de main-d'œuvre à des opérations plus efficaces et plus rapides utilisant des réseaux neuronaux artificiels. Différentes méthodes d'extraction des traits, mettant l'accent sur la réduction de la dimension, sont étudiées pour optimiser les performances des réseaux neuronaux. L'application de modèles de réseaux neuronaux profonds en imagerie médicale est à l'étude et une stratégie de mise en œuvre progressive est proposée pour résoudre les problèmes liés à la variabilité des données dans les différents établissements.
Эта книга представляет собой сборник из одиннадцати качественных статей, исследующих различные аспекты применения ANN. Различные авторы статей представили свою работу вокруг приложений ANN в здравоохранении и поведении самолечения, аналитики фондового рынка, интегрированного приложения ANN для отраслей, включая нормативный аспект жалоб в банковской отрасли, систему глубокого обучения в медицинской диагностике, распознавание лиц, мобильное обучение в медицинском образовании, процесс и приложения ANN с использованием MATLAB и т. Д. Глава 1 - В этой главе рассматривается интеграция методов машинного обучения, особенно глубоких нейронных сетей, в области обработки медицинских изображений для точной медицины. Индустрия здравоохранения накопила огромное количество сложных данных, а достижения в области технологий привели к увеличению структурированных и неструктурированных медицинских данных. В главе обсуждается историческое развитие техник обработки изображений, переход от трудоемких подходов к более эффективным и быстрым операциям с использованием искусственных нейронных сетей. Различные методы извлечения признаков, с акцентом на уменьшение размерности, исследуются для оптимизации производительности нейронных сетей. Применение моделей глубоких нейронных сетей в медицинской визуализации изучается, и предлагается стратегия постепенного внедрения для решения проблем, связанных с изменчивостью данных в разных учреждениях.
Este libro es una colección de once artículos cualitativos que exploran diferentes aspectos de la aplicación de la ANN. Diversos autores de artículos han presentado su trabajo en torno a las aplicaciones de ANN en salud y comportamiento de automedicación, análisis bursátiles, la aplicación ANN integrada para industrias, incluyendo el aspecto normativo de las quejas en la industria bancaria, el sistema de aprendizaje profundo en diagnóstico médico, reconocimiento facial, entrenamiento móvil en educación médica, proceso y aplicaciones de ANN usando MATLAB, etc Capítulo 1. - Este capítulo aborda la integración de técnicas de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales profundas, en el campo del procesamiento de imágenes médicas para medicina de precisión. La industria de la salud ha acumulado una gran cantidad de datos complejos y los avances tecnológicos han dado lugar a un aumento de los datos médicos estructurados y no estructurados. El capítulo analiza el desarrollo histórico de las técnicas de procesamiento de imágenes, pasando de enfoques que requieren mucho tiempo a operaciones más eficientes y rápidas utilizando redes neuronales artificiales. Se investigan diferentes técnicas de extracción de rasgos, con énfasis en la reducción de la dimensión, para optimizar el rendimiento de las redes neuronales. Se está estudiando la aplicación de modelos de redes neuronales profundas en imágenes médicas y se propone una estrategia de implementación gradual para resolver los problemas relacionados con la variabilidad de los datos en diferentes instituciones.
This book is a compilation of eleven quality articles exploring a variety of aspects on applications of ANN. Various authors of the articles have presented their work around the applications of ANN in healthcare and self-medication behaviour, Stock Market Analytics, ANN integrated application for industries including regulatory complaining aspect in Banking Industry, Deep Learning Framework in Medical Diagnosis, Face Recognition, Mobile Learning in Medical Education, Process and Applications of ANN using MATLAB, etc. Chapter 1 - This chapter explores the integration of Machine Learning techniques, particularly deep neural networks, in the field of medical image processing for precision medicine. The healthcare industry has accumulated vast amounts of complex data, and advancements in technology have led to an increase in structured and unstructured medical data. The chapter discusses the historical development of image processing techniques, moving from labor-intensive approaches to more efficient and faster operations using artificial neural networks. Various feature extraction methods, with a focus on dimensionality reduction, are investigated to optimize the performance of neural networks. The application of deep neural network models in medical imaging is explored, with a gradual implementation strategy proposed to address challenges related to data variability across institutions.
Questo libro è una raccolta di undici articoli di qualità che esplorano diversi aspetti dell'applicazione di ANN. Diversi autori di articoli hanno presentato il loro lavoro intorno alle applicazioni ANN per la salute e il comportamento dell'automedicazione, gli analisti del mercato azionario, l'applicazione integrata ANN per i settori, tra cui l'aspetto normativo delle denunce nel settore bancario, il sistema di formazione medica profonda, il riconoscimento facciale, la formazione mobile nell'istruzione medica, il processo e le applicazioni ANN con MATLAB, ecc. Capitolo 1 - Questo capitolo considera l'integrazione delle tecniche di apprendimento automatico, in particolare le reti neurali profonde, nel campo dell'elaborazione delle immagini mediche per la medicina di precisione. Il settore sanitario ha accumulato una grande quantità di dati complessi e i progressi tecnologici hanno portato a un aumento dei dati sanitari strutturati e non strutturati. Il capitolo parla dello sviluppo storico della tecnologia di elaborazione delle immagini, passando da approcci impegnativi a operazioni più efficaci e rapide con reti neurali artificiali. Diversi metodi di estrazione dei segni, con un focus sulla riduzione della dimensione, sono studiati per ottimizzare le prestazioni delle reti neurali. L'applicazione di modelli di rete neurale profonda nella visualizzazione medica viene studiata e si propone una strategia di implementazione graduale per affrontare i problemi legati alla variabilità dei dati in diverse strutture.
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