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机器学习的趋势分析
机器学习的快速增长已大大改变了各种行业，包括健康，金融和自治系统。了解这个动态领域的趋势对于指导研究，分配资源和预期未来的发展至关重要。本研究通过研究科学文章的标题和摘要来解决2014年至2024年机器学习研究中进行全面趋势分析的必要性。通过提取描述性限定词，我们将文章分类为特定的主题，并随着时间的推移分析了它们的演变。我们的方法包括对预选赛的详细研究，对这些资格符与关联规则的共同存在的研究，文章的主题分类以及每个主题的趋势预测。关键发现突出了“人工神经网络和深度学习”等主题的持续突出以及“生成模型”等新领域的出现。分析显示研究重点的重大转变，并确定了一致的趋势，为该领域的发展提供了宝贵的见解。这项研究证明了文本挖掘技术在跟踪和预测研究趋势中的有效性。
机器学习和计算机视觉...
●计算机视觉和机器学习应用在Heliophysics中的应用，包括：太阳能磁性太阳能活动（耀斑，CMES，颗粒）太阳能风太空空间天气和空间气候气候地机无线电循环无线电射击
机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习
关于在地球科学中使用监督机器学习使用的定量分析
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外，我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息，包括应用的ML算法，标记的培训数据的数量和数据类型（模型输出，卫星，原位，原位，重新分析等）。在我们调查的论文中，大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是，对于使用模型输出或大型，已建立的数据集的某些应用程序，培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈（水文）研究中尤其急切。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
人工智能对实现良好健康和福祉目标的贡献 Alexandra ȚSRANU
对于可持续发展目标而言，人工智能意味着什么？在深入探讨人工智能如何为长期解决健康问题做出贡献之前，我们有必要先从简单问题开始：什么是人工智能？一个简单的定义是，人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力 [7]。此外，它是可持续发展所需的盟友，可以更有效地设计、执行、建议和规划地球的未来及其可持续性。目前，人工智能能力正以各种方式被用于进一步实现社会目标，而可持续发展目标 3 中关于“良好健康和福祉”的内容在联合国 2015 年制定的 17 个可持续发展目标中占有重要地位 [6]。
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。