MULTILAB — UTT (Q3678568)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3678568 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | MULTILAB — UTT |
Project Q3678568 in France |
Statements
28,250.0 Euro
0 references
56,500.0 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
1 October 2017
0 references
30 September 2021
0 references
Université de Technologie de Troyes
0 references
10004
0 references
Avec l’avancement dans l’âge, les personnes âgées sont sujettes à plusieurs maladies, telles que le diabète de type II, l’hypertension, les maladies cardiaques, les maladies neurodégénératives comme l’Alzheimer, etc. Afin de préserver la bonne qualité de vie des personnes, il est essentiel de pouvoir prédire et repérer l’occurrence de ces pathologies et cela par l’intermédiaire de capteurs portés ou placés au domicile des personnes. Une telle problématique consiste en une classification multi-label. Cette classification est un concept en apprentissage automatique caractérisé par le fait qu’une observation peut appartenir simultanément à plusieurs classes. En effet, une donnée mesurée par un capteur appartient à une personne qui peut avoir simultanément plusieurs pathologies. L’objectif du projet MultiLab est ainsi d’analyser et de développer des méthodes d’appentissage multi-label basées sur les règles d’association entre les différentes classes (pathologies). Les algorithmes développés doivent faire face aux problèmes des classes déséquilibrées où certaines sont bien mieux représentées que d’autres dans la base d’apprentissage. Au-delà des résultats scientifiques attendus, l’enjeu sociétal de ce projet est donc de nous permettre tous de vieillir en bonne santé, le plus longtemps possible. (French)
0 references
With advancement in age, older people are prone to several diseases, such as type II diabetes, high blood pressure, heart disease, neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s, etc. In order to preserve the good quality of life of people, it is essential to be able to predict and detect the occurrence of these pathologies through sensors worn or placed in people’s homes. Such a problem is a multi-label classification. This classification is a concept in machine learning characterised by the fact that an observation may belong simultaneously to several classes. Indeed, a data measured by a sensor belongs to a person who may have multiple pathologies at the same time. The objective of the MultiLab project is thus to analyse and develop multi-label application methods based on the rules of association between the different classes (pathologies). The algorithms developed have to deal with the problems of unbalanced classes where some are much better represented than others in the learning base. Beyond the expected scientific results, the societal challenge of this project is to enable all of us to age in good health, as long as possible. (English)
18 November 2021
0.3664730259978898
0 references
Mit dem Vorrücken im Alter sind ältere Menschen anfällig für mehrere Krankheiten wie Typ II Diabetes, Bluthochdruck, Herzerkrankungen, neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer usw. Um die gute Lebensqualität der Menschen zu erhalten, ist es von entscheidender Bedeutung, das Auftreten dieser Pathologien vorherzusagen und zu erkennen, und zwar durch Sensoren, die in der Wohnung der Menschen getragen oder platziert werden. Eine solche Problematik besteht in einer Multi-Label-Klassifikation. Diese Klassifizierung ist ein Konzept des maschinellen Lernens, das dadurch gekennzeichnet ist, dass eine Beobachtung gleichzeitig mehreren Klassen angehören kann. Eine von einem Sensor gemessene Daten gehört nämlich einer Person, die gleichzeitig mehrere Pathologien haben kann. Ziel des MultiLab-Projekts ist es, Multi-Label-Methoden zu analysieren und zu entwickeln, die auf den Regeln der Assoziation zwischen den verschiedenen Klassen (Pathologien) basieren. Die entwickelten Algorithmen müssen sich mit den Problemen unausgewogener Klassen auseinandersetzen, in denen einige in der Lernbasis viel besser vertreten sind als andere. Über die erwarteten wissenschaftlichen Ergebnisse hinaus geht es bei diesem Projekt darum, dass wir uns alle in die Lage versetzen, so lange wie möglich gesund zu altern. (German)
1 December 2021
0 references
Met vooruitgang in de leeftijd zijn ouderen gevoelig voor verschillende ziekten, zoals type II-diabetes, hoge bloeddruk, hartziekten, neurodegeneratieve ziekten zoals Alzheimer, enz. Om de goede levenskwaliteit van mensen te behouden, is het essentieel om het voorkomen van deze pathologieën te kunnen voorspellen en op te sporen door middel van sensoren die worden gedragen of geplaatst in mensenhuizen. Een dergelijk probleem is een multi-label classificatie. Deze classificatie is een begrip in machine learning dat wordt gekenmerkt door het feit dat een waarneming tegelijkertijd tot verschillende klassen kan behoren. Inderdaad, een door een sensor gemeten gegevens behoren tot een persoon die meerdere pathologieën tegelijkertijd kan hebben. Het doel van het MultiLab-project is dus het analyseren en ontwikkelen van multi-label toepassingsmethoden op basis van de regels van associatie tussen de verschillende klassen (pathologieën). De ontwikkelde algoritmen hebben te maken met de problemen van onevenwichtige klassen waar sommige veel beter vertegenwoordigd zijn dan andere in de leerbasis. Naast de verwachte wetenschappelijke resultaten is de maatschappelijke uitdaging van dit project om ons allen in staat te stellen zo lang mogelijk gezond ouder te worden. (Dutch)
6 December 2021
0 references
Con l'avanzamento in età, le persone anziane sono inclini a diverse malattie, come il diabete di tipo II, l'ipertensione, le malattie cardiache, le malattie neurodegenerative come l'Alzheimer, ecc. Al fine di preservare la buona qualità della vita delle persone, è essenziale essere in grado di prevedere e rilevare l'insorgenza di queste patologie attraverso sensori indossati o collocati nelle case delle persone. Un problema di questo tipo è una classificazione multietichetta. Questa classificazione è un concetto di apprendimento automatico caratterizzato dal fatto che un'osservazione può appartenere simultaneamente a più classi. Infatti, un dato misurato da un sensore appartiene a una persona che può avere più patologie allo stesso tempo. L'obiettivo del progetto MultiLab è quindi quello di analizzare e sviluppare metodi applicativi multimarca basati sulle regole di associazione tra le diverse classi (patologie). Gli algoritmi sviluppati devono affrontare i problemi delle classi sbilanciate in cui alcune sono rappresentate molto meglio di altre nella base di apprendimento. Al di là dei risultati scientifici attesi, la sfida sociale di questo progetto consiste nel consentire a tutti noi di invecchiare il più a lungo possibile in buona salute. (Italian)
13 January 2022
0 references
Con el avance en la edad, las personas mayores son propensas a varias enfermedades, tales como diabetes tipo II, presión arterial alta, enfermedades del corazón, enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, etc. Para preservar la buena calidad de vida de las personas, es esencial poder predecir y detectar la ocurrencia de estas patologías a través de sensores usados o colocados en los hogares de las personas. Este problema es una clasificación multietiqueta. Esta clasificación es un concepto de aprendizaje automático caracterizado por el hecho de que una observación puede pertenecer simultáneamente a varias clases. De hecho, los datos medidos por un sensor pertenecen a una persona que puede tener múltiples patologías al mismo tiempo. El objetivo del proyecto MultiLab es así analizar y desarrollar métodos de aplicación multietiqueta basados en las reglas de asociación entre las diferentes clases (patologías). Los algoritmos desarrollados tienen que lidiar con los problemas de las clases desequilibradas donde algunos están mucho mejor representados que otros en la base de aprendizaje. Más allá de los resultados científicos esperados, el reto social de este proyecto es permitir que todos envejezcamos con buena salud, el mayor tiempo posible. (Spanish)
14 January 2022
0 references
Med fremskridt i alder, ældre mennesker er tilbøjelige til flere sygdomme, såsom type II diabetes, højt blodtryk, hjertesygdomme, neurodegenerative sygdomme såsom Alzheimers osv. For at bevare den gode livskvalitet for mennesker, er det vigtigt at være i stand til at forudsige og opdage forekomsten af disse patologier gennem sensorer slidt eller placeret i folks hjem. Et sådant problem er en klassificering med flere mærker. Denne klassifikation er et begreb i maskinindlæring, der er karakteriseret ved, at en observation kan tilhøre flere klasser samtidigt. Faktisk tilhører en data, der måles af en sensor, en person, der kan have flere patologier på samme tid. Formålet med MultiLab-projektet er således at analysere og udvikle flermærkede anvendelsesmetoder baseret på reglerne for tilknytning mellem de forskellige klasser (patologier). De udviklede algoritmer skal håndtere problemerne med ubalancerede klasser, hvor nogle er meget bedre repræsenteret end andre i læringsgrundlaget. Ud over de forventede videnskabelige resultater er den samfundsmæssige udfordring ved dette projekt at sætte os alle i stand til at ældes ved et godt helbred så længe som muligt. (Danish)
18 July 2022
0 references
Με την αύξηση της ηλικίας, οι ηλικιωμένοι είναι επιρρεπείς σε διάφορες ασθένειες, όπως ο διαβήτης τύπου ΙΙ, η υψηλή αρτηριακή πίεση, οι καρδιακές παθήσεις, οι νευροεκφυλιστικές ασθένειες όπως η νόσος του Αλτσχάιμερ κ.λπ. Προκειμένου να διατηρηθεί η καλή ποιότητα ζωής των ανθρώπων, είναι απαραίτητο να είναι σε θέση να προβλέψουμε και να ανιχνεύσουμε την εμφάνιση αυτών των παθολογιών μέσω αισθητήρων που φοριούνται ή τοποθετούνται στα σπίτια των ανθρώπων. Ένα τέτοιο πρόβλημα είναι μια ταξινόμηση πολλαπλών ετικετών. Αυτή η ταξινόμηση είναι μια έννοια στη μηχανική μάθηση που χαρακτηρίζεται από το γεγονός ότι μια παρατήρηση μπορεί να ανήκει ταυτόχρονα σε διάφορες τάξεις. Πράγματι, τα δεδομένα που μετρώνται από έναν αισθητήρα ανήκουν σε ένα άτομο που μπορεί να έχει πολλαπλές παθολογίες ταυτόχρονα. Στόχος του σχεδίου MultiLab είναι συνεπώς η ανάλυση και η ανάπτυξη μεθόδων εφαρμογής πολλαπλών σημάτων με βάση τους κανόνες συσχέτισης μεταξύ των διαφόρων κατηγοριών (παθολογίες). Οι αλγόριθμοι που αναπτύχθηκαν πρέπει να αντιμετωπίσουν τα προβλήματα των ανισόρροπων τάξεων όπου ορισμένοι εκπροσωπούνται πολύ καλύτερα από άλλους στη βάση μάθησης. Πέρα από τα αναμενόμενα επιστημονικά αποτελέσματα, η κοινωνική πρόκληση αυτού του έργου είναι να επιτρέψει σε όλους μας να γεράσουμε με καλή υγεία, όσο το δυνατόν περισσότερο. (Greek)
18 July 2022
0 references
S napredovanjem u dobi, starije osobe sklone su nekoliko bolesti, kao što su dijabetes tipa II, visoki krvni tlak, srčane bolesti, neurodegenerativne bolesti poput Alzheimerove bolesti itd. Kako bi se očuvala dobra kvaliteta života ljudi, neophodno je predvidjeti i otkriti pojavu tih patologija putem senzora koji se nose ili postavljaju u domove ljudi. Takav problem je klasifikacija s više oznaka. Ta je klasifikacija pojam u strojnom učenju koji karakterizira činjenica da promatranje može istodobno pripadati nekoliko razreda. Naime, podaci izmjereni senzorom pripadaju osobi koja istodobno može imati više patologija. Cilj projekta MultiLab stoga je analizirati i razviti metode primjene s više oznaka koje se temelje na pravilima povezanosti između različitih razreda (patologija). Razvijeni algoritmi moraju se baviti problemima neuravnoteženih razreda u kojima su neki mnogo bolje zastupljeni od drugih u bazi učenja. Osim očekivanih znanstvenih rezultata, društveni izazov ovog projekta jest omogućiti svima nama da ostarimo u dobrom zdravlju, što je duže moguće. (Croatian)
18 July 2022
0 references
Odată cu înaintarea în vârstă, persoanele în vârstă sunt predispuse la mai multe boli, cum ar fi diabetul de tip II, hipertensiunea arterială, bolile cardiace, bolile neurodegenerative, cum ar fi Alzheimer, etc. Pentru a păstra buna calitate a vieții oamenilor, este esențial să se poată prezice și detecta apariția acestor patologii prin senzori purtați sau plasați în casele oamenilor. O astfel de problemă este o clasificare multietichetă. Această clasificare este un concept în învățarea automată caracterizat prin faptul că o observație poate aparține simultan mai multor clase. Într-adevăr, datele măsurate de un senzor aparțin unei persoane care poate avea multiple patologii în același timp. Astfel, obiectivul proiectului MultiLab este de a analiza și dezvolta metode de aplicare a etichetei multiple bazate pe regulamentul de asociere între diferitele clase (patologii). Algoritmii dezvoltați trebuie să se ocupe de problemele claselor dezechilibrate în care unele sunt mult mai bine reprezentate decât altele în baza de învățare. Dincolo de rezultatele științifice așteptate, provocarea societală a acestui proiect este de a ne permite tuturor să îmbătrânim în stare bună de sănătate, cât mai mult timp posibil. (Romanian)
18 July 2022
0 references
S pokrokom vo veku sú starší ľudia náchylní na niekoľko chorôb, ako je cukrovka typu II, vysoký krvný tlak, srdcové choroby, neurodegeneratívne ochorenia, ako je Alzheimerova choroba atď. Aby sa zachovala dobrá kvalita života ľudí, je nevyhnutné, aby bolo možné predvídať a odhaľovať výskyt týchto patológií prostredníctvom senzorov opotrebovaných alebo umiestnených v domovoch ľudí. Takýmto problémom je klasifikácia viacerých značiek. Táto klasifikácia je konceptom strojového učenia charakterizovaným skutočnosťou, že pozorovanie môže patriť súčasne do viacerých tried. Údaje merané senzorom skutočne patria osobe, ktorá môže mať súčasne viacero patológií. Cieľom projektu MultiLab je teda analyzovať a rozvíjať metódy uplatňovania viacerých značiek založené na pravidlách asociácie medzi rôznymi triedami (patológia). Vyvinuté algoritmy sa musia zaoberať problémami nevyvážených tried, kde sú niektoré z nich oveľa lepšie zastúpené ako iné vo vzdelávacej základni. Okrem očakávaných vedeckých výsledkov je spoločenskou výzvou tohto projektu umožniť nám všetkým čo najdlhšie starnúť v dobrom zdravotnom stave. (Slovak)
18 July 2022
0 references
Bl-avvanz fl-età, l-anzjani huma suxxettibbli għal diversi mard, bħad-dijabete tat-tip II, il-pressjoni għolja tad-demm, il-mard tal-qalb, il-mard newrodeġenerattiv bħall-Alzheimer’s, eċċ. Sabiex tiġi ppreservata l-kwalità tajba tal-ħajja tan-nies, huwa essenzjali li wieħed ikun jista’ jbassar u jidentifika l-okkorrenza ta’ dawn il-patoloġiji permezz ta’ sensuri li jintlibsu jew jitqiegħdu fid-djar tan-nies. Problema bħal din hija klassifikazzjoni b’tikketta multipla. Din il-klassifikazzjoni hija kunċett fit-tagħlim awtomatiku kkaratterizzat mill-fatt li osservazzjoni tista’ tappartjeni simultanjament għal diversi klassijiet. Fil-fatt, data mkejla minn sensur tappartjeni lil persuna li jista’ jkollha patoloġiji multipli fl-istess ħin. L-għan tal-proġett MultiLab huwa għalhekk li janalizza u jiżviluppa metodi ta’ applikazzjoni multi-tikketta bbażati fuq ir-regoli ta’ assoċjazzjoni bejn il-klassijiet differenti (patoloġiji). L-algoritmi żviluppati għandhom jittrattaw il-problemi ta ‘klassijiet żbilanċjati fejn xi wħud huma ferm aħjar rappreżentati minn oħrajn fil-bażi ta’ tagħlim. Lil hinn mir-riżultati xjentifiċi mistennija, l-isfida soċjetali ta’ dan il-proġett hija li lkoll kemm aħna nkunu nistgħu nsiru f’saħħitna, kemm jista’ jkun malajr. (Maltese)
18 July 2022
0 references
Com o avanço da idade, as pessoas idosas são propensas a várias doenças, como a diabetes de tipo II, a tensão arterial elevada, as doenças cardíacas, as doenças neurodegenerativas, como a doença de Alzheimer, etc. A fim de preservar a boa qualidade de vida das pessoas, é essencial poder prever e detetar a ocorrência destas patologias através de sensores usados ou colocados nas casas das pessoas. Tal problema é uma classificação multi-etiqueta. Esta classificação é um conceito de aprendizagem automática caracterizado pelo facto de uma observação poder pertencer simultaneamente a várias classes. De facto, um dado medido por um sensor pertence a uma pessoa que pode ter múltiplas patologias ao mesmo tempo. O objectivo do projecto MultiLab é, assim, analisar e desenvolver métodos de aplicação multi-etiquetas baseados nas regras de associação entre as diferentes classes (patologias). Os algoritmos desenvolvidos têm que lidar com os problemas de classes desequilibradas, onde alguns estão muito melhor representados do que outros na base de aprendizagem. Para além dos resultados científicos esperados, o desafio societal deste projeto é permitir-nos envelhecer com boa saúde, o máximo de tempo possível. (Portuguese)
18 July 2022
0 references
Ikäkehityksen myötä ikääntyneet ihmiset ovat alttiita useille sairauksille, kuten tyypin II diabetekselle, korkealle verenpaineelle, sydänsairauksille, hermoston rappeutumissairauksille, kuten Alzheimerin tauti, jne. Jotta voidaan säilyttää ihmisten hyvä elämänlaatu, on tärkeää pystyä ennustamaan ja havaitsemaan näiden patologioiden esiintyminen antureilla, joita käytetään tai sijoitetaan ihmisten koteihin. Tällainen ongelma on monimerkkinen luokitus. Tämä luokitus on koneoppimisen käsite, jolle on ominaista, että havainto voi kuulua samanaikaisesti useisiin luokkiin. Itse asiassa anturin mittaama data kuuluu henkilölle, jolla voi olla samanaikaisesti useita patologioita. MultiLab-hankkeen tavoitteena on näin ollen analysoida ja kehittää monimerkkisiä hakumenetelmiä, jotka perustuvat eri luokkien (patologioiden) järjestäytymissääntöihin. Kehitettyjen algoritmien on käsiteltävä epätasapainoisten luokkien ongelmia, joissa jotkut ovat paljon paremmin edustettuina kuin toiset oppimispohjassa. Odotettujen tieteellisten tulosten lisäksi tämän hankkeen yhteiskunnallinen haaste on antaa meille kaikille mahdollisuus ikääntyä terveenä mahdollisimman pitkään. (Finnish)
18 July 2022
0 references
Wraz z rozwojem wieku osoby starsze są podatne na kilka chorób, takich jak cukrzyca typu II, wysokie ciśnienie krwi, choroby serca, choroby neurodegeneracyjne, takie jak choroba Alzheimera itp. Aby zachować dobrą jakość życia ludzi, konieczne jest, aby móc przewidzieć i wykryć występowanie tych patologii za pomocą czujników noszonych lub umieszczanych w domach ludzi. Problemem takim jest klasyfikacja wieloetykietowa. Klasyfikacja ta jest pojęciem w uczeniu maszynowym charakteryzującym się tym, że obserwacja może należeć jednocześnie do kilku klas. W rzeczywistości dane mierzone przez czujnik należą do osoby, która może mieć wiele patologii w tym samym czasie. Celem projektu MultiLab jest zatem analiza i opracowanie wieloetykietowych metod składania wniosków w oparciu o zasady kojarzenia różnych klas (patologie). Opracowane algorytmy muszą radzić sobie z problemami niezrównoważonych klas, w których niektóre są znacznie lepiej reprezentowane niż inne w bazie edukacyjnej. Poza oczekiwanymi wynikami naukowymi wyzwaniem społecznym tego projektu jest umożliwienie nam jak najdłuższego starzenia się w dobrym zdrowiu. (Polish)
18 July 2022
0 references
Z napredovanjem v starosti so starejši nagnjeni k več boleznim, kot so sladkorna bolezen tipa II, visok krvni tlak, bolezni srca, nevrodegenerativne bolezni, kot je Alzheimerjeva bolezen itd. Da bi ohranili dobro kakovost življenja ljudi, je bistveno, da lahko predvidite in odkrijete pojav teh bolezni s senzorji, ki se nosijo ali namestijo v domove ljudi. Takšna težava je razvrstitev z več oznakami. Ta razvrstitev je koncept strojnega učenja, za katerega je značilno, da lahko opazovanje hkrati spada v več razredov. Dejansko podatki, ki jih izmeri senzor, pripadajo osebi, ki ima lahko hkrati več patologij. Cilj projekta MultiLab je tako analizirati in razviti večnamenske metode uporabe, ki temeljijo na pravilih povezovanja med različnimi razredi (patologije). Razviti algoritmi se morajo ukvarjati s problemi neuravnoteženih razredov, kjer so nekateri veliko bolje zastopani kot drugi v učni bazi. Poleg pričakovanih znanstvenih rezultatov je družbeni izziv tega projekta omogočiti vsem, da se čim dlje staramo v dobrem zdravju. (Slovenian)
18 July 2022
0 references
S pokrokem ve věku jsou starší lidé náchylní k několika nemocem, jako je diabetes typu II, vysoký krevní tlak, srdeční onemocnění, neurodegenerativní onemocnění, jako je Alzheimerova choroba atd. Aby byla zachována dobrá kvalita života lidí, je nezbytné, aby bylo možné předvídat a detekovat výskyt těchto patologií pomocí senzorů nošených nebo umístěných v domovech lidí. Takovým problémem je klasifikace s více značkami. Tato klasifikace je konceptem strojového učení, který se vyznačuje tím, že pozorování může patřit současně do několika tříd. Údaje naměřené senzorem skutečně patří osobě, která může mít současně více patologií. Cílem projektu MultiLab je tedy analyzovat a rozvíjet víceznakové aplikační metody založené na pravidlech přidružení mezi různými třídami (patologiemi). Vyvinuté algoritmy se musí zabývat problémy nevyvážených tříd, kde jsou některé mnohem lépe zastoupeny než jiné ve výuce. Kromě očekávaných vědeckých výsledků je společenskou výzvou tohoto projektu umožnit nám všem co nejdéle stárnout v dobrém zdravotním stavu. (Czech)
18 July 2022
0 references
Su amžiumi vyresnio amžiaus žmonės yra linkę į keletą ligų, tokių kaip II tipo diabetas, aukštas kraujospūdis, širdies ligos, neurodegeneracinės ligos, tokios kaip Alzheimerio liga, ir tt Siekiant išsaugoti gerą žmonių gyvenimo kokybę, labai svarbu sugebėti numatyti ir nustatyti šių patologijų atsiradimą per jutiklius, dėvimus ar patalpintus žmonių namuose. Tokia problema yra daugiaženklis klasifikavimas. Ši klasifikacija yra mašininio mokymosi koncepcija, kuriai būdinga tai, kad stebėjimas gali priklausyti kelioms klasėms. Iš tiesų, jutiklio išmatuoti duomenys priklauso asmeniui, kuris tuo pačiu metu gali turėti kelias patologijas. Todėl „MultiLab“ projekto tikslas – analizuoti ir plėtoti daugiaženklius taikymo metodus, pagrįstus skirtingų klasių (patologijų) susiejimo taisyklėmis. Sukurti algoritmai turi spręsti nesubalansuotų klasių problemas, kai kai kurie iš jų yra daug geriau atstovaujami nei kiti mokymosi bazėje. Be numatomų mokslinių rezultatų, šio projekto visuomenės uždavinys – sudaryti sąlygas mums visiems kuo ilgiau sulaukti geros sveikatos. (Lithuanian)
18 July 2022
0 references
Ar vecuma pieaugumu vecāka gadagājuma cilvēkiem ir nosliece uz vairākām slimībām, piemēram, II tipa diabētu, augstu asinsspiedienu, sirds slimībām, neirodeģeneratīvām slimībām, piemēram, Alcheimera slimību utt. Lai saglabātu cilvēku dzīves kvalitāti, ir svarīgi paredzēt un atklāt šo patoloģiju rašanos, izmantojot sensorus, kas nēsāti vai novietoti cilvēku mājās. Šāda problēma ir daudzmarķējumu klasifikācija. Šī klasifikācija ir mašīnmācīšanās jēdziens, ko raksturo fakts, ka novērojums var vienlaicīgi piederēt vairākām klasēm. Patiešām, dati, ko mēra ar sensoru, pieder personai, kurai vienlaikus var būt vairākas patoloģijas. Tādējādi MultiLab projekta mērķis ir analizēt un izstrādāt daudzmarķējumu pielietošanas metodes, pamatojoties uz dažādu klašu (patoloģiju) asociācijas noteikumiem. Izstrādātajiem algoritmiem ir jārisina problēmas, kas saistītas ar nelīdzsvarotām klasēm, kur dažas no tām ir daudz labāk pārstāvētas mācību bāzē nekā citas. Papildus gaidāmajiem zinātniskajiem rezultātiem šā projekta sabiedrības uzdevums ir ļaut mums visiem pēc iespējas ilgāk novecot labā veselībā. (Latvian)
18 July 2022
0 references
С напредването на възрастта възрастните хора са склонни към няколко заболявания, като диабет тип II, високо кръвно налягане, сърдечни заболявания, невродегенеративни заболявания като болестта на Алцхаймер и т.н. За да се запази доброто качество на живот на хората, от съществено значение е да се предвиди и открие появата на тези патологии чрез датчици, носени или поставени в домовете на хората. Такъв проблем е класификацията с множество етикети. Тази класификация е понятие в машинното самообучение, характеризиращо се с факта, че едно наблюдение може да принадлежи едновременно към няколко класа. Всъщност данните, измерени чрез сензор, принадлежат на лице, което може да има множество патологии по едно и също време. Целта на проекта MultiLab е по този начин да се анализират и разработят методи за прилагане с няколко знака, основани на правилата за асоцииране между различните класове (патологии). Разработените алгоритми трябва да се справят с проблемите на небалансираните класове, където някои от тях са много по-добре представени от други в учебната база. Освен очакваните научни резултати, общественото предизвикателство на този проект е да позволи на всички нас да остареем в добро здраве, колкото е възможно по-дълго. (Bulgarian)
18 July 2022
0 references
Az életkor előrehaladtával az idősek számos betegségre hajlamosak, mint például a II. típusú cukorbetegség, a magas vérnyomás, a szívbetegségek, a neurodegeneratív betegségek, például az Alzheimer-kór stb. Az emberek jó életminőségének megőrzése érdekében elengedhetetlen, hogy e patológiák előfordulását előre jelezzék és észleljék az emberek otthonában kopott vagy elhelyezett érzékelők segítségével. Ez a probléma a többcímkés osztályozás. Ez a besorolás a gépi tanulás fogalma, amelyet az a tény jellemez, hogy egy megfigyelés egyidejűleg több osztályba is tartozhat. Valójában az érzékelő által mért adatok olyan személyhez tartoznak, aki egyszerre több patológiával is rendelkezhet. A MultiLab projekt célja tehát a különböző osztályok (patológiák) közötti asszociációs szabályokon alapuló, többcímkés alkalmazási módszerek elemzése és fejlesztése. A kifejlesztett algoritmusoknak foglalkozniuk kell a kiegyensúlyozatlan osztályok problémáival, ahol egyesek sokkal jobban képviseltetik magukat, mint mások a tanulási alapban. A várt tudományos eredményeken túl a projekt társadalmi kihívása az, hogy lehetővé tegyük mindannyiunk számára, hogy jó egészségben öregedjünk, ameddig csak lehet. (Hungarian)
18 July 2022
0 references
Le dul chun cinn in aois, bíonn galair éagsúla ag daoine scothaosta, mar shampla diaibéiteas de chineál II, brú fola ard, galar croí, galair néarmheathlúcháin ar nós Alzheimer, etc. Chun caighdeán maith beatha daoine a chaomhnú, tá sé riachtanach a bheith in ann tarlú na bpaiteolaíochtaí sin a thuar agus a bhrath trí bhraiteoirí a chaitear nó a chuirtear i dtithe daoine. Is é atá i gceist le fadhb den sórt sin ná aicmiú illipéad. Is coincheap é an t-aicmiú seo i meaisínfhoghlaim arb é is príomhthréith dó go bhféadfadh breathnóireacht a bheith bainteach le roinnt ranganna ag an am céanna. Go deimhin, baineann sonraí arna dtomhas ag braiteoir le duine a bhféadfadh paiteolaíochtaí iolracha a bheith aige ag an am céanna. Dá bhrí sin, is é cuspóir an tionscadail MultiLab modhanna feidhmithe illipéad a anailísiú agus a fhorbairt bunaithe ar na rialacha comhlachais idir na haicmí éagsúla (paiteolaíochtaí). Ní mór do na halgartaim a forbraíodh déileáil leis na fadhbanna a bhaineann le ranganna neamhchothromaithe ina bhfuil cuid acu i bhfad níos fearr ná daoine eile sa bhonn foghlama. Sa bhreis ar na torthaí eolaíocha a bhfuiltear ag súil leo, is é dúshlán sochaíoch an tionscadail seo a chur ar chumas gach duine againn dea-shláinte a aois chomh fada agus is féidir. (Irish)
18 July 2022
0 references
Med framsteg i ålder, äldre människor är benägna att flera sjukdomar, såsom typ II diabetes, högt blodtryck, hjärtsjukdomar, neurodegenerativa sjukdomar som Alzheimers, etc. För att bevara den goda livskvaliteten för människor, är det viktigt att kunna förutsäga och upptäcka förekomsten av dessa patologier genom sensorer som bärs eller placeras i människors hem. Ett sådant problem är en multi-label-klassificering. Denna klassificering är ett begrepp inom maskininlärning som kännetecknas av att en observation kan tillhöra flera klasser samtidigt. En data som mäts av en sensor tillhör faktiskt en person som kan ha flera patologier samtidigt. Syftet med MultiLab-projektet är således att analysera och utveckla multi-label-appliceringsmetoder baserade på reglerna för samband mellan de olika klasserna (patologier). De algoritmer som utvecklas måste ta itu med problemen med obalanserade klasser där vissa är mycket bättre representerade än andra i inlärningsbasen. Utöver de förväntade vetenskapliga resultaten är samhällsutmaningen i detta projekt att göra det möjligt för oss alla att åldras i god hälsa så länge som möjligt. (Swedish)
18 July 2022
0 references
Vanuse paranemisega on eakad inimesed vastuvõtlikud mitmetele haigustele, nagu II tüüpi diabeet, kõrge vererõhk, südamehaigused, neurodegeneratiivsed haigused nagu Alzheimeri tõbi jne. Inimese hea elukvaliteedi säilitamiseks on oluline, et oleks võimalik prognoosida ja avastada nende patoloogiate esinemist inimeste kodudes kantavate või paigutatud andurite abil. Selline probleem on mitme märgisega klassifikatsioon. See klassifikatsioon on masinõppe mõiste, mida iseloomustab asjaolu, et vaatlus võib samaaegselt kuuluda mitmesse klassi. Anduriga mõõdetud andmed kuuluvad isikule, kellel võib olla korraga mitu patoloogiat. MultiLab’i projekti eesmärk on seega analüüsida ja arendada mitme märgisega taotlusmeetodeid, mis põhinevad eri klasside (patoloogiate) assotsieerumiseeskirjadel. Väljatöötatud algoritmid peavad tegelema tasakaalustamata klasside probleemidega, kus mõned on õppebaasis palju paremini esindatud kui teised. Lisaks eeldatavatele teaduslikele tulemustele on selle projekti ühiskondlik väljakutse võimaldada meil kõigil vananeda nii kaua kui võimalik. (Estonian)
18 July 2022
0 references
7 December 2023
0 references
Identifiers
CA0014803
0 references