Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Анализ эмоций - это процесс выявления и анализа основных эмоций, выраженных в текстовых данных. Его можно легко выполнить на основе типов чувств, выраженных в тексте, таких как страх, гнев, счастье, печаль, любовь, вдохновляющая или нейтральная.
РЕЗЮМЕ ЭТОГО ПРОЕКТА: -
исходный код этого проекта находится здесь .
Основные три концепции проектов анализа эмоций: а) Субъективный опыт
б) физиологическая реакция
в) поведенческий или экспрессивный
Основы проекта анализа эмоций характеризуются чувством радости, удовлетворения и благополучия. Мы можем обобщить этапы обнаружения эмоций следующим образом:
В этой работе мы сосредоточимся на технике извлечения признаков и обнаружении эмоций на основе извлеченных признаков. Раздел..
Глубокая медицина: реальные возможности в здравоохранении на основе расширенной аналитики
Искусственный интеллект в здравоохранении уже начал набирать обороты в приложениях, начиная от медицинских изображений и заканчивая фармацевтикой. Обозреватель отрасли отмечает, что к 2026 году ключевые приложения искусственного интеллекта для клинического здравоохранения могут обеспечить ежегодную экономию в размере 150 миллиардов долларов для экономики здравоохранения США. CAGR для рынка ИИ для здоровья привязан к поразительным 40%!
Это не просто экономия средств. ИИ помогает..
Технология искусственного интеллекта на основе правил и машинное обучение — «В чем разница?»
Технология искусственного интеллекта на основе правил и модели машинного обучения широко используются для того, чтобы делать выводы на основе данных. Оба этих подхода имеют достоинства и недостатки. Несколько организаций изучают и реализуют задачи, связанные с искусственным интеллектом, для автоматизации бизнес-процессов, улучшения обновлений продуктов и улучшения рыночного опыта.
В этой статье представлены некоторые важные моменты, которые следует учитывать, прежде чем инвестировать..
Геопространственный анализ Хайдарабада с использованием кластеризации (неконтролируемого обучения) на Python
Введение:
Бизнес-проблема:
Розничная компания хочет открыть супермаркет в городе Хайдарабад, но не совсем уверена в том, в каком районе (ах) открыть магазин (ы). В идеале в выбранных местах должно быть значительное население, чтобы было больше посетителей магазинов и поблизости в рабочие центры / жилые районы для облегчения доступа большого количества граждан.
Необходимо ответить на 2 бизнес-вопроса.
1. В каком районе (районе) города компания должна открывать супермаркет в первую..
Как запустить CUDA C/C++ на ноутбуке Jupyter в Google Colaboratory
Как запустить CUDA C/C++ на блокноте Jupyter в Google Colaboratory
CUDA — это модель, созданная Nvidia для платформы параллельных вычислений и интерфейса прикладного программирования. CUDA — это архитектура параллельных вычислений NVIDIA, которая позволяет резко повысить производительность вычислений за счет использования мощности графического процессора.
Google Colab — это бесплатная облачная служба, и самая важная особенность, которая отличает Colab от других бесплатных облачных..
Обзор
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая генерирует выходные данные на основе данных, поступающих в систему, и принимает решение без участия человека или с его минимальным вмешательством. Использование машинного обучения стремительно растет во всем мире. Почти нет области современного бизнеса, где используется машинное обучение, поскольку его применение варьируется от улучшения пользовательского опыта до здравоохранения и современных автомобилей.
Существуют..
Основы машинного обучения на простых примерах
Прежде чем мы перейдем к тому, что такое машинное обучение? Дайте нам знать, почему компьютеры существуют?
Машины намного лучше и быстрее людей справляются с некоторыми задачами, с которыми они превосходят людей. Мы можем управлять этими машинами и заставлять их выполнять работу, давая им набор инструкций, которые мы называем программированием. Мы предлагаем машинам инструкции в виде программ для выполнения задач за нас. Компьютеры пришли в этот мир, потому что они позволяют людям..