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人工智能与机器学习 B.TECH 学费结构
学费 40000 40000 45000 65000 40000 45000 65000 40000 45000 65000 40000 45000 65000 40000 45000 技能型增值培训费 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 毕业典礼费 2000 学期费 70000 45000 50000 70000 45000 50000 70000 45000 50000 70000 45000 52000 年费
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
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。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
Swarnandhra工程与技术学院
部分 - a（5x2 = 10）1。a）构造侧面40mm的六角形，其侧面垂直（k3）2m b）在同一地面线（k2）2m i上绘制以下点的投影。A，在H.P.中和VP II后面的20毫米。b，高度40毫米。和25毫米V.P.c）侧面30的平方平面ABCD平行于H.P.和20距离它，当平面两侧与V.P平行时，绘制平面的投影。（k2）2M d）绘制正方形棱镜底座的投影25毫米，轴长60毫米，当时它位于H.P.（k2）2M e）绘制侧面40的平方平面的等距视图。（K2）2M部分 - B（5x12 = 60）
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
引言和类型的机器学习
为人工智能中学习的基本学习类型提供全面的理解，并在监督和无监督的学习之间划定。本章旨在向读者介绍这些学习范式的核心概念和方法，包括分类概述，并解释不同数据集的重要性，例如培训，测试和验证在AI模型的开发中。此外，本章将解决模型培训中的共同挑战，尤其是过度拟合和不足，并讨论减轻这些问题的策略。目标是为读者提供有效应用这些概念在AI的各种应用中的知识。