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使用基于COLAB笔记本的机器学习方法
糖尿病在世界范围内变得越来越普遍。人们患有糖尿病或与这种疾病有关的风险。有必要防止由糖尿病引起的健康问题，降低糖尿病的风险并减少卫生系统上糖尿病的负荷。因此，尽早诊断和治疗糖尿病患者很重要。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。 将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。 然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。 随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。 在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。 提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。 提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。 使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。 1。 引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。 糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。 糖尿病不仅会影响生病的人。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。1。引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。糖尿病不仅会影响生病的人。随着时间的流逝，糖尿病会严重损害心血管系统，眼睛，肾脏和神经[1]。这也是一种影响病人和整个社会家庭的疾病。护理和治疗费用由于糖尿病及其引起的并发症而迅速增加，并承受了卫生系统的负担。此外，患者的生活质量降低了，这种情况对患者的家庭产生了负面影响。糖尿病已成为一个全球问题。大约有4.22亿人患有糖尿病。这些人中的大多数生活在低收入和中等收入国家。每年由于糖尿病而死亡[2]。使用机器学习方法预测患有糖尿病的人将使临床医生的工作更加容易。临床医生将确保在早期诊断和治疗糖尿病患者。
机器学习和量子计算简介
2 前馈神经网络 7 2.1 梯度下降. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Colab、Python、Tensorflow、Keras 和 Pytorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2 非线性激活 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 15 2.6.1 训练. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
密歇根大学EECS 442：计算机视觉秋季2024讲师：安德鲁·欧文斯（Andrew Owens）和列伊·沉（Liyue Shen）创建的作者：丹尼尔·杰（Daniel Geng），吉·吉（Hang Gao），瑞安·塔布里齐（Ryan Tabrizi），
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用机器的智能害虫检测和农药喷雾器...
摘要：为了满足人口不断增长的需求，农业在促进粮食供应方面起着至关重要的作用。不幸的是，用于识别疾病和将农药应用于农作物的常规技术是劳动密集型，缓慢且常常无效的技术。我们建议改善基于机器的虫害识别和农药喷雾器，以解决上述问题。该项目的目标是使用物联网和人工智能技术来自动化疾病诊断和农药喷涂程序。用于入侵者检测和控制，机器人使用Arduino微控制器，电动机，电动机，蓝牙模块和PIR传感器。我们还采用了Google Colab上可用的植物疾病鉴定模型。该技术旨在提高粮食安全，减少对体力劳动的需求，最大程度地减少农药的使用并增加农业产量。关键字：机器学习，害虫识别，农药喷雾，Google Colab，物联网（IoT）。
课程招股说明书-Nielit Virtual Academy
模块1：生成AI的概述（持续时间：02小时）生成AI和生成AI的示例简介。生成AI的应用挑战和局限设置Python并配置必需库和框架（张量，Pytorch等）Jupyter Notes Book和Google Colab基本Tensorflow/Pytorch操作神经网络基础知识
超越课堂界限
Steven C. Taylor 是 ED2WORK® 的创始人兼董事总经理，ED2WORK® 是一家咨询公司，与非营利组织、学院和大学以及雇主合作，以在教学、学习和工作之间建立更好的联系。他还是 Capital CoLAB 技能提升和再培训计划的高级顾问，Capital CoLAB 是大华盛顿伙伴关系发起的一项行动导向型计划，旨在汇集顶级学术机构和企业的领导者，使美国首都地区成为全球领先的创新中心。Taylor 曾担任美国教育委员会 (ACE) 的教育成就和创新总监，他是三项主要实践和研究资助的首席研究员，旨在提高教学效率、基于能力和工作的学习以及替代学分途径。他在威尔明顿大学教授组织发展、培训和发展以及人力资源管理体验式学习的高级课程。泰勒在德克萨斯农工大学商学院获得了健康教育学士学位和培训与发展硕士学位，并在威尔明顿大学获得了工商管理博士学位。
超越课堂界限
Steven C. Taylor 是 ED2WORK® 的创始人兼董事总经理，ED2WORK® 是一家咨询公司，与非营利组织、学院和大学以及雇主合作，以在教学、学习和工作之间建立更好的联系。他还是 Capital CoLAB 技能提升和再培训计划的高级顾问。Capital CoLAB 是大华盛顿伙伴关系发起的一项行动导向型计划，旨在汇集顶级学术机构和企业的领导者，使美国首都地区成为全球领先的创新中心。Taylor 之前曾担任美国教育委员会 (ACE) 的教育成就和创新总监，他是三项主要实践和研究资助的首席研究员，旨在提高教学效率、基于能力和工作的学习以及替代学分途径。他在威尔明顿大学教授组织发展、培训和发展以及人力资源管理体验式学习的高级课程。泰勒在德克萨斯 A&M 大学商学院获得了健康教育学士学位和培训与发展硕士学位，并在威尔明顿大学获得了工商管理博士学位。