1,094 zoekresultaten voor “data learning” in de Publieke website
-
Statistical learning for complex data to enable precision medicine strategies
Explaining treatment response variability between and within patients can support treatment and dosing optimization, to improve treatment of individual patients.
-
Data-Driven Machine Learning and Optimization Pipelines for Real- World Applications
Machine Learning is becoming a more and more substantial technology for industry.
-
Deep learning for tomographic reconstruction with limited data
Tomography is a powerful technique to non-destructively determine the interior structure of an object.Usually, a series of projection images (e.g.\ X-ray images) is acquired from a range of different positions.
-
Massively collaborative machine learning
Promotor: J. N. Kok, Co-promotor: A. J. Knobbe
-
Machine learning-based NO2 estimation from seagoing ships using TROPOMI/S5P satellite data
The marine shipping industry is one of the strongest emitters of nitrogen oxides (NOx), a pollutant detrimental to ecology and human health. Over the last 20 years, the pollution produced by power plants, the industry sector, and cars has been decreasing.
-
Automated machine learning for dynamic energy management using time-series data
Time-series forecasting through modelling sequences of temporally dependent observations has many industrial and scientific applications. While machine learning models have been widely used to create time-series forecasting models, creating efficient and performant time-series forecasting models is…
-
The flux and flow of data: connecting large datasets with machine learning in a drug discovery envirionment
This thesis focuses on data found in the field of computational drug discovery. New insight can be obtained by applying machine learning in various ways and in a variety of domains. Two studies delved into the application of proteochemometrics (PCM), a machine learning technique that can be used to…
-
Computational speedups and learning separations in quantum machine learning
This thesis investigates the contribution of quantum computers to machine learning, a field called Quantum Machine Learning. Quantum Machine Learning promises innovative perspectives and methods for solving complex problems in machine learning, leveraging the unique capabilities of quantum computers…
-
Learning class-imbalanced problems from the perspective of data intrinsic characteristics
The class-imbalance problem is a challenging classification task and is frequently encountered in real-world applications. Various techniques have been developed to improve the imbalanced classification performance theoretically and practically.
-
Teachers' use of progress data in planning and evaluating instruction for students with learning disabilities
-
-
Data-Driven Risk Assessment in Infrastructure Networks
Leiden University and the Ministry of Infrastructure and Water Management are involved in a collaboration in the form of a research project titled 'Data-Driven Risk Assessment in Infrastructure Networks'
-
Exploring big data approaches in the context of early stage clinical
Als gevolg van de grote technologische vooruitgang in de gezondheidszorg worden in toenemende mate gegevens verzameld tijdens de uitvoering van klinische onderzoeken.
-
Learning from small samples
Learning from small data sets in machine learning is a crucial challenge, especially when dealing with data imbalances and anomaly detection. This thesis delves into the challenges and methodologies of learning from small datasets in machine learning, with a particular focus on addressing data imbalances…
-
Data-driven donation strategies: understanding and predicting blood donor deferral
The research in this dissertation aims to optimise blood donation processes in the framework of the Dutch national blood bank Sanquin. The primary health risk for blood donors is iron deficiency, which is evaluated based on donors' hemoglobin and ferritin levels.
-
Bayesian learning: challenges, limitations and pragmatics
This dissertation is about Bayesian learning from data. How can humans and computers learn from data?
-
Risk bounds for deep learning
In this thesis, deep learning is studied from a statistical perspective. Convergence rates for the worst case risk bounds of neural network estimators are obtained in the classification, density estimation and linear regression model.
-
Deep learning for visual understanding
With the dramatic growth of the image data on the web, there is an increasing demand of the algorithms capable of understanding the visual information automatically.
-
Understanding deep meta-learning
The invention of neural networks marks a critical milestone in the pursuit of true artificial intelligence. Despite their impressive performance on various tasks, these networks face limitations in learning efficiently as they are often trained from scratch.
-
Multi-dimensional feature and data mining
In this thesis we explore machine and deep learning approaches that address keychallenges in high dimensional problem areas and also in improving accuracy in wellknown problems. In high dimensional contexts, we have focused on computational fluid dynamics (CFD) simulations.
-
Exploring Deep Learning for Intelligent Image Retrieval
This thesis mainly focuses on cross-modal retrieval and single-modal image retrieval via deep learning methods, i.e. by using deep convolutional neural networks.
-
Data Science
Het verzamelen en interpreteren van grote hoeveelheden data is niet meer weg te denken uit de maatschappij en de wetenschap. De Universiteit Leiden is een kennis- en expertisecentrum van data science dat de nadruk legt op interdisciplinaire samenwerking en innovatie.
-
Machine Learning
Computers zijn in staat om ongelooflijk nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van machine learning. Met andere woorden, deze computers kunnen zonder tussenkomst leren als ze eenmaal door mensen zijn voorgeprogrammeerd. Bij LIACS verkennen en verleggen we de grenzen van wat een revolutionaire nieuwe…
-
Exploring deep learning for multimodal understanding
This thesis mainly focuses on multimodal understanding and Visual Question Answering (VQA) via deep learning methods. For technical contributions, this thesis first focuses on improving multimodal fusion schemes via multi-stage vision-language interactions.
- Data Science & Artificial Intelligence
-
Data Driven Modeling & Optimization of Industrial Processes
Industrial manufacturing processes, such as the production of steel or the stamping of car body parts, are complex semi-batch processes with many process steps, machine parameters and quality indicators.
-
Exploring Images With Deep Learning for Classification, Retrieval and Synthesis
In 2018, the number of mobile phone users will reach about 4.9 billion. Assuming an average of 5 photos taken per day using the built-in cameras would result in about 9 trillion photos annually.
-
Data science
Het merendeel van de wetenschappers, van archeologen tot zoölogen, verzamelt enorme hoeveelheden gegevens. Hun databanken bevatten grote hoeveelheden informatie die voor de mens moeilijk te filteren zijn. Met een stevige basis in de statistiek en de computerwetenschappen kunnen we algoritmes ontwikkelen…
-
Machine learning for radio galaxy morphology analysis
We explored how to morphologically classify well-resolved jetted radio-loud active galactic nuclei (RLAGN) in the LOw Frequency Array (LOFAR) Two-metre Sky Survey (LoTSS) using machine learning.
-
Reliable and Fair Machine Learning for Risk Assessment
The focus of this thesis is on the technical methods which help promote the movement towards Trustworthy AI, specifically within the Inspectorate of the Netherlands.
-
Professional learning: what teachers want to learn
Het doel van dit promotieonderzoek was te onderzoeken wat leraren zelf willen leren. De centrale onderzoeksvraag luidde: wat, hoe en waarom willen leraren leren? En hangt dit af van hun jaren leservaring en de school waarin ze werken?
-
Betrokkenheid van studenten bij blended learning in het hoger onderwijs
Op welke manier kunnen docenten de betrokkenheid van studenten ondersteunen en vergroten in de context van blended learning?
-
Data-driven Predictive Maintenance and Time-Series Applications
Predictive maintenance (PdM) is a maintenance policy that uses the past, current, and prognosticated health condition of an asset to predict when timely maintenance should occur.
-
Data Science
Het merendeel van de wetenschappers, van archeologen tot zoölogen, verzamelt enorme hoeveelheden gegevens. Hun databanken bevatten grote hoeveelheden informatie die voor de mens moeilijk te filteren zijn. Met een stevige basis in de statistiek en de computerwetenschappen kunnen we algoritmes ontwikkelen…
-
Learning My Way
Learning about My meaningful Way through life and profession.
-
Machine learning and computer vision for urban drainage inspections
Sewer pipes are an essential infrastructure in modern society and their proper operation is important for public health. To keep sewer pipes operational as much as possible, periodical inspections for defects are performed.
-
E-learning ECMO
Deze e-learning vergroot uw theoretische kennis met betrekking tot de bediening van het Extra Corporele Membraan Oxygenatie (ECMO) systeem, de verschillende ECMO typen met indicaties en contra-indicaties en de meest voorkomende complicaties.
-
Searching by Learning: Exploring Artificial General Intelligence on Small Board Games by Deep Reinforcement Learning
In deep reinforcement learning, searching and learning techniques are two important components. They can be used independently and in combination to deal with different problems in AI, and have achieved impressive results in game playing and robotics. These results have inspired research into artificial…
-
Mining Sensor Data from Complex Systems
Promotor: J.N. Kok, Co-Promotor: A.J. Knobbe
-
Centre for Professional Learning
Opleidingen voor professionals op academisch niveau om vraagstukken van vandaag en morgen rondom beleid en bestuur op te lossen. Het team van CPL bestaat uit academische professionals in public affairs, veiligheid, diversiteit en inclusie, publiek leiderschap, legal technology en communicatie.
-
Nonverbal Learning Disorder (NLD)
-
-
Toegepaste statistiek als pijler voor data science
Hoewel data science op veel plaatsen nu in schwung is, werden er in Leiden al lang geleden data science technieken ontwikkeld. Op dit moment combineren Leidse statistici dankzij hun brede expertise de verworvenheden van de statistiek met de nieuwste methoden van statistical en machine learning.
-
E-learning Antibiotica allergie
Als zorgverlener komt u regelmatig in aanraking met patiënten die aangeven allergisch te zijn voor antibiotica. In deze online module leert u verschillende typen allergieën onderscheiden en dilemma’s uit de dagelijkse praktijk op te lossen.
-
Kunstmatige intelligentie en machine learning
Computers zijn in staat om ongelooflijk nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van machine learning. Met andere woorden, deze computers kunnen zonder tussenkomst leren als ze eenmaal door mensen zijn voorgeprogrammeerd. Bij LIACS verkennen en verleggen we de grenzen van wat een revolutionaire nieuwe…
-
Robust rules for prediction and description.
In this work, we attempt to answer the question:
-
Wouter van Loon
Faculteit der Sociale Wetenschappen
-
Oratie: Data van Waarde
Door individuele gezondheidsgegevens te vergelijken met groepsdata, kunnen artsen advies op maat geven en kunnen patiënten leren van elkaars ervaringen. Wessel Kraaij, hoogleraar Applied Data Analytics, laat zien hoe persoonlijke data een voorspellende waarde kunnen hebben.
-
Data
Het gebruik van ‘Big data’ is niet meer weg te denken binnen het wetenschappelijk onderzoek. Voor dit onderzoek maken we gebruiken van diverse grote databestanden.
-
system-inspired model-based quantum machine learning algorithm for prediction and generation of High-Energy Physics data
De huidige en toekomstige quantumcomputers vormen dezelfde uitdaging als de laser in zijn begindagen. In theorie werd voorspeld dat de laser een bron van zeer speciaal, zeer krachtig licht zou zijn. Maar in die tijd waren er geen duidelijke toepassingen voor. Critici van het idee noemden het een probleem…
-
Effects of the early social environment on song and preference learning in zebra finches
Songbirds as vocal learners learn their songs and song preference from social tutors. Tutor choice for both song and preference learning are important to characterize for understanding individual learning performance and cultural transmission of song.
-
Van data naar inzichten
Sociaal wetenschappelijk onderzoek leert ons om menselijk gedrag en maatschappelijke structuren te begrijpen. Deze worden bepaald door veel verschillende factoren. Dat maakt het onderzoek complex en vergroot de kans op onterechte conclusies. Het kiezen van de onderzoeksmethoden en analyses is dan ook…