Modelle für maschinelles Lernen sagen die Auswirkungen von COVID-19 in kleineren Städten voraus.

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Nach einem robusten Modell des maschinellen Lernens, das die Auswirkungen der Pandemie auch in kleineren Städten vorhersagen kann, wobei 75% der Bevölkerung in der Hauptstadtregion in New York zu Hause bleiben, wird die COVID-19-Pandemie ihren lokalen Höhepunkt in der zweiten Maihälfte erreichen.

Wenn die Rate der Menschen, die zu Hause bleiben, auf 50% sinkt, wird sie Anfang Juni ihren Höhepunkt erreichen.

Der Forscher Malik Magdon-Ismail vom Rensselaer Polytechnic Institute hat die von ihm entwickelten Modelle so zugeschnitten, dass sie mit spärlichen Datenpunkten arbeiten, wie sie in der Frühphase einer Pandemie oder in kleineren Städten zur Verfügung stehen, was die Trendfindung normalerweise erschwert.”Es gibt keine einfachen, robusten, allgemeinen Werkzeuge, mit denen zum Beispiel Beamte in Albany Prognosen erstellen könnten”, so Magdon-Ismail, Professor für Informatik und Experte für maschinelles Lernen, Data Mining und Mustererkennung.

Diese Modelle zeigen, dass die Projektionen von Stadt zu Stadt enorm variieren.

Dieses Wissen könnte einen Teil der Unsicherheit, die in der Entwicklungspolitik herrscht, verringern”.Auf der Grundlage von Grafschaftsdaten, die über das New York State Department of Health and Mental Hygiene verfügbar sind, hat Magdon-Ismail Modelle entwickelt, die lokale Aspekte der Pandemie vorhersagen können, wie z.B.

die Infektionsrate im Laufe der Zeit, die infektiöse Kraft der Pandemie, die Rate, mit der leichte Infektionen ernst werden, und Schätzungen für asymptomatische Infektionen.

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Das Forschungsmodell ist eine laufende Arbeit, und angesichts des zeitkritischen Charakters der Arbeit wurden frühere Versionen auf dem arXiv Preprint-Server veröffentlicht, der zwar moderiert, aber nicht begutachtet wird.Sein Modell für die Hauptstadtregion – das die Daten aus den Grafschaften Albany, Rensselaer, Saratoga und Schenectady bis zum 10.

April einbezieht – verwendet eine gefährdete Gesamtbevölkerung von 855.000 Personen, um zu schätzen, dass die täglich bestätigten Infektionen ihren Höhepunkt erreichen werden….

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