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使用机器的多种疾病预测...
摘要“多种疾病预测”项目采用机器学习方法，利用支持载体机（SVM）和逻辑回归算法，以预测各种疾病，例如糖尿病，心脏病，肾脏病，帕金森氏病和乳腺癌。主要目的是为早期疾病检测和干预提供可靠且可访问的工具。用户界面是使用简易库构建的，为用户提供了无缝的体验，以输入相关参数并获得有关其健康状况的预测。选择特定疾病后，提示用户输入必要的信息，例如病史，症状和人口统计细节。然后，应用程序通过训练有素的机器学习模型处理这些数据，以产生有关个人受到疾病影响的可能性的预测。该项目通过利用机器学习技术来解决准确疾病预测的关键需求。通过分析大型数据集并从过去的医学案例中学习，这些模型可以有效地识别指示各种疾病的模式和标记。这允许尽早确定健康风险，从而及时干预和治疗。此外，Sparlit提供的用户友好界面可增强可访问性，使个人可以轻松评估其不同疾病的风险而无需专门的技术知识。应用程序的直观设计和互动功能使其适用于广泛的用户，包括医疗保健专业人员和关心其健康的个人。总体而言，“多种疾病预测”项目展示了机器学习在医疗保健中的力量，并证明了预测性建模如何有助于早期疾病检测并改善患者的结果。通过利用高级算法和用户友好的接口，该项目旨在对预防医学领域产生重大影响。。关键字： - 机器学习，简化，SVM，逻辑回归，疾病预测，早期检测，医疗保健，预测性建模，用户界面。
Bibek Bikram Shahi
项目爆米花飞行员：电影推荐系统：开发了一个推荐系统为模型创建API。技术堆栈：react，nodejs，numpy，pandas，seaborn，matplotlib，scikit-learn，烧瓶，jupyter-notebook url：github手写数字识别：用于手写数字的项目识别项目，该项目通过在MNIST DataSet Tech stack上培训的CNN型号的手写数字识别。 Pandas，Opencv，Seaborn
在状态分类中实施机器学习模型
摘要：糖尿病是一个重大的全球健康问题，早期发现和对该疾病状态的分类对于有效的管理非常重要。在这种情况下，本研究的目的是在糖尿病状态分类中使用K-Nearthent邻居（KNN）算法实施机器学习模型。为了促进用户简单的交互和更好的理解，基于简化的Web应用程序是作为接口开发的。相关数据集糖尿病用于训练和测试已实施的KNN模型。研究方法包括收集和预处理数据的阶段，参数选择，模型培训以及模型的绩效评估。结果表明，通过简化应用程序实施的KNN模型能够以良好的准确性对糖尿病的状态进行分类。用户可以根据输入的数据轻松访问和使用此应用程序来获取糖尿病状态的预测。这项研究有可能通过机器学习方法和Web技术来提高公共可访问性和对糖尿病状况的理解。此外，这项研究的结果可能是疾病检测和整体健康监测领域进一步发展的基础。
数据可视化和可解释的基准框架 数据可视化和可解释的基准框架 AI (XAI) AI (XAI)
本研究引入了一个名为 EDUMX 的基准框架，该框架利用 Streamlit 开源 Python 库，专为基于机器学习 (ML) 的预测和 XAI 任务而设计。该框架提供了一套全面的功能，包括数据加载、特征选择、关系分析、数据预处理、模型选择、指标评估、训练和实时监控。用户可以轻松上传各种格式的数据，探索变量之间的关系，使用各种技术预处理数据，并使用可自定义的指标评估 ML 模型的性能。凭借其用户友好的界面，该框架为各个领域的预测任务提供了宝贵的见解，满足了预测分析不断变化的需求。EDUMX 可供所有人使用。如果您想要了解访问此工具的详细信息，请联系 mkuzlu@odu.edu。
使用机器学习的课程建议
然后使用用户分析来确定个人偏好和学习行为。该技术使用K-Nearest邻居（KNN）根据他们与课程的互动方式来识别可比用户。非负矩阵分解（NMF）用于从用户互动中提取潜在组件，从而根据用户的偏好和学习历史记录提出个性化建议。课程推荐系统已集成到一个名为Spartlit的用户友好的Web界面中，该界面允许用户输入首选项，浏览推荐课程并提供注释。用户研究和比较分析表明，该系统有效地提供相关和多样化的课程建议，从而改善了不同主题和能力水平的学习经验。
DAMG 7374-03数据工程
课程先决条件•必需的Python，简化和SQL编程技能。•对数据质量，数据转换和数据集成等数据概念的基本理解。•对AI概念的基本理解 - 机器学习，深度学习和NLP课程描述此研讨会式课程探讨了数据与人工智能（AI）之间的不断发展的关系，并明确强调了Evolving Data Platform Platform架构领域中具有大语言模型（LLM）的生成AI。，您会从数据负责人和业内从业人员那里听到他们的见解，经验和挑战。学生将在LLM应用程序开发中对数据挑战进行动态讨论和批判性分析，并对企业数据平台和数据工程师的不断发展的作用产生特定的影响。
实施心脏病预测的机器学习
心脏病目前是一种已接管许多人类生命的疾病。数据表明，超过1700万人死于心脏病。因此，大量死亡需要特殊处理来治疗和预防心脏病。在技术的发展中，可以在信息技术的帮助下进行诊断，其中之一是通过机器学习。本研究旨在通过SVM算法实施机器学习来预测心脏病。由SVM形成的模型产生的评估值，其精度值为0.85，精度为0.93，召回0.76，F-1得分为0.83。该模型被用作训练数据来预测心脏病，然后成功地用于通过简化库来创建系统，该库可以通过网站轻松访问。kata kunci：apptrak
Samuel Bharti
•编程和脚本：熟练掌握R，Python，Matlab，Bash进行数据分析，统计建模和生物信息学管道。•生物信息学：在单细胞和空间转录组学，变体分析，RNA-seq和多摩学集成中经验丰富。•数据分析和可视化：使用Seurat，Deseq2和Pseudobulk等工具开发自定义工作流程进行生物数据分析的熟练。使用GGPLOT2和绘图的数据可视化中的强大功能。•云和高性能计算：设置和管理云基础架构（AWS，GCP）和HPC环境方面的专业知识，使用Slurm和Docker进行可扩展计算。•软件和Web开发：开发了带有r闪亮，简化和反应的生物信息学Web应用程序，重点是交互式数据探索。•机器学习与建模：应用机器学习技术到生物医学数据，具有特征选择，分类模型和网络分析的经验。•工作流程管理：使用NextFlow和管道开发进行大规模基因组数据处理的工作流管理经验。