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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 881 - 885 (5page)
이용수
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2021
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In this paper, we propose a data augmentation methodology for predicting the association of microbiome community and diseases based on artificial intelligence. Based on the microbiome community data provided, Jittering, Scaling, Permutation, Magnitude Warning, etc. are performed and expanded learning data are built to enhance the performance of deep learning. As a result of the experiment, the data augmentation methodology by Jittering showed the highest accuracy for the learning sets and test sets. Using the proposed data augmentation methodology in this paper, it can be useful in predicting the association of microbiome community and diseases based on artificial intelligence.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
IV. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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