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Tecniche di apprendimento automatico per la previsione dell'età
Autor: Lakshika S. Nawarathna
La previsione dell'età è un aspetto predominante in ambito forense e clinico. L'odontologia forense è utilizzata per prevedere l'età utilizzando i denti permanenti, resistenti alle alte temperature e a qualsiasi disastro di massa rispetto ad altre parti... Viac o knihe
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La previsione dell'età è un aspetto predominante in ambito forense e clinico. L'odontologia forense è utilizzata per prevedere l'età utilizzando i denti permanenti, resistenti alle alte temperature e a qualsiasi disastro di massa rispetto ad altre parti del corpo. La perdita di memoria legata all'età, la perdita di memoria associata alla demenza e l'assenza di documenti ufficiali per verificare l'età sono le ragioni principali per cui le persone non sanno la loro età. Pertanto, la previsione dell'età viene utilizzata in diverse situazioni, come l'identificazione, l'ammissione, l'impiego, le questioni penali e le punizioni giudiziarie. L'obiettivo principale di questo studio è quello di prevedere l'età di un bambino utilizzando lo stato di eruzione dei denti permanenti. Questo studio trasversale è stato condotto su 3321 individui (1681 maschi e 1640 femmine) provenienti da 7 province e 20 scuole dello Sri Lanka. Per fare previsioni sull'età di un bambino sono stati utilizzati algoritmi di regressione ad albero in machine learning, ovvero Classification and regression trees (CART), gradient boosting (GB) classifier e extreme gradient boost (XGBoost) classifier. I risultati dello studio indicano il classificatore di apprendimento automatico XGBoost come il metodo più adatto per la previsione dell'età con una maggiore accuratezza.
- Vydavateľstvo: Edizioni Sapienza
- Rok vydania: 2022
- Formát: Paperback
- Rozmer: 220 x 150 mm
- Jazyk: Taliansky jazyk
- ISBN: 9786204762661