Публикации по теме 'health'
Использование машинного обучения для обнаружения рака: пошаговое руководство для начинающих в области искусственного интеллекта
Введение
Рак молочной железы является распространенным и серьезным заболеванием, от которого страдают миллионы женщин во всем мире. Раннее обнаружение имеет решающее значение для успешного лечения, и машинное обучение может сыграть жизненно важную роль в прогнозировании его начала. В этом уроке мы рассмотрим пошаговый процесс создания модели машинного обучения, которая может прогнозировать вероятность диагноза рака молочной железы.
Шаг 1. Импортируйте необходимые библиотеки..
Телефон службы поддержки клиентов Easy Rupee +91 (6304150004) Бесплатный номер +91 (9392219156) Позвоните…
Телефон службы поддержки клиентов Easy Rupee +91 (6304150004) Бесплатный номер +91 (9392219156) Звонок +91 (7595939299) Все связанные запросы Команда С уважением Круглосуточная поддержка
Используйте свои безумные навыки, чтобы #HackDiabetes!
У команды Magikcraft есть особенный проект, который близок нам.
MCT1 — это мод для Minecraft, позволяющий детям играть за персонажа с диабетом 1 типа. Они будут:
Проверьте уровень глюкозы в крови. Посмотрите, что они собираются съесть, и определите количество углеводов. Принимайте инсулин. То есть! Все как в реальной жизни.
У игры две цели: научить детей с диабетом управлять своим диабетом; и дать их семье и друзьям шанс лучше понять состояние.
Хакатон
17–19 февраля мы..
Объяснимый ИИ в НЛП:
Как мы можем убедиться, что модели НЛП прозрачны и интерпретируемы, особенно при принятии решений, влияющих на жизнь людей?
Содержание:
Введение
Почему объяснимость важна в НЛП?
Методы повышения интерпретируемости и прозрачности моделей НЛП
Этические соображения
Заключение
Введение
В последние годы обработка естественного языка (NLP) стала важным инструментом для автоматизации таких задач, как классификация текстов, языковой перевод и анализ настроений. С..
Если мы не находимся в фиксированном карантинном пузыре с членами другого домохозяйства, и ни одно из домохозяйств не подвергается воздействию кого-либо еще, мы не...
Если мы не находимся в фиксированном карантинном пузыре с членами другого домохозяйства, и ни одно домашнее хозяйство не подвергается воздействию кого-либо еще, мы на самом деле не в пузыре — мы в сети. Манджу утверждает, что важной частью его расчетов является изоляция, которую его семья испытала во время пандемии. «Для моей семьи самым сокрушительным испытанием пандемии стала ее вынужденная изоляция, особенно жестокий способ, которым она расколола нас по швам поколений, отделив моих детей..
Понимание концепции обнаружения точки изменения (искусственный интеллект)
Бандитное обнаружение самой быстрой точки изменения( arXiv )
Автор: Адитья Гопалан , Венкатеш Салиграма , Брагадиш Лакшминараянан
Вывод: многие промышленные приложения и приложения для обеспечения безопасности используют набор датчиков для обнаружения резких изменений во временных моделях поведения. Эти резкие изменения обычно проявляются локально, делая информативными только небольшое подмножество датчиков. Непрерывный мониторинг каждого датчика может быть дорогостоящим..
Основные причины смерти в США
"Углубленный анализ"
Прогнозирование смертности от болезней сердца
В качестве основной причины смерти в США мы используем машинное обучение для выявления состояний высокого риска.
Национальный центр статистики здравоохранения (NCHS) Центра по контролю за заболеваниями (CDC) ведет базу данных с поправками на возрастные коэффициенты смертности и ведет подсчет 10 основных причин смерти в Соединенных Штатах. Сгруппированные по причине, состоянию и году, данные доступны за 1999–2016..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..