Enhancing biomechanical machine learning with limited data: generating realistic synthetic posture data using generative artificial intelligence
Objective: Biomechanical Machine Learning (ML) models, particularly deep-learning models, demonstrate the best performance when trained using extensive datasets. However, biomechanical data are frequently limited due to diverse challenges. Effective methods for augmenting data in developing ML model...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Frontiers in bioengineering and biotechnology Ročník 12; s. 1350135 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Switzerland
Frontiers Media SA
14.02.2024
Frontiers Media S.A |
| Témata: | |
| ISSN: | 2296-4185, 2296-4185 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!