XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发现异常
使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽
微生物组革命移动了微生物学家的守门柱。几个世纪以来，微生物学一直在理解相对少量的微生物上。这些模型物种是因为它们对健康，环境，工业的重要性，或仅仅是因为该物种易于使用。微生物学家在整个分子，遗传和基因组旋转中保持了关注，但是宏基因组革命使得不可能忽略我们世界各个方面发现的成千上万种研究的物种（DeWhirst等人。2010; Quast等。2013; Parks等。2018）。微生物组的科学崛起令人兴奋，但它给微生物学带来了巨大的实践挑战。如果只花了几个世纪的时间才能学习几种模型物种的细节，我们如何才能理解成千上万的新发现物种？为了说明研究研究的数据的匮乏，我们进行了文献计量分析，以提出微生物学研究的不均匀分布。GTDB数据库的版本202（Parks等人2022）包括43,409种独特的物种，我们计算了参考标题或摘要中每个物种的PubMed文章数量。结果严重偏斜。几乎74％的已知物种从来都不是科学出版物的主题 - 这些是未研究的细菌（图1A）。即使在研究的物种中（至少有一个出版物），所有文章中的50％仅指十种物种（图1b）。因此，我们的知识密度（我们每个物种所学的数量）实际上正在减少。所有细菌学文章中有90％以上研究的物种的研究不足1％，从而产生了细小的微生物的“长尾巴”。科学企业正在扩大，每年科学家发表的论文比久违的年份（国家科学基金会和国家科学委员会2021年）多4-5％。很容易想到，科学产量的增加将克服微生物的长尾巴，也就是说，科学家最终将四处研究每个物种。不幸的是，每年发现的物种数量超过了科学产出的增加（图1C）。在1990 - 2020年之间，每个研究的细菌种类发表的论文数量降低了60％（图1D）。当我们的很多理解来自少量的小动物时，我们对细菌多样性的看法就会有偏见。微生物学家杰弗里·格拉尼克（Jeffery Gralnick）曾经打趣说：“大肠杆菌是大肠杆菌的伟大模型生物。”格拉尼克（Gralnick）的评论提到在Shewanella Oneidensis的TCA周期中发现异常（相对于大肠杆菌）（Brutinel and Gralnick 2012）。尽管Oneidensis链球菌的引用减少了201倍，但可以说不是一个研究的物种。我们的分析将其排名为研究最多的细菌，在所有物种中排名前2.17％。即使是格拉尼克上述论文的简介也将S. oneidensis表示为“模型环境有机体”。如果在微生物2％之外发现了S. Oneidensis的TCA周期等差异，请想象其他98％的微生物中的多样性。微生物学家如何赶上爆炸的生命树？我们提出了两个宏伟的挑战，以培训一代可以解决微生物世界多样性的微生物学家。首先，我们需要采用多因素实验设计。一次进行一次研究的物种，菌株，基因，环境，压力源和表型。统计学家已经教导了数十年来，最有效，最强大的实验设计同时改变了多个因素，然后对效果进行解析
兰德尔·A·史蒂文森
Randall A. Stevenson 3305 West 127 th Street 堪萨斯州利伍德 66209 电话：(913) 244-3327 商业经验 2015 年至今 Hause Actuarial Solutions 堪萨斯州欧弗兰帕克 高级副总裁（2015-2022）、总裁（2023 年至今）和人寿和健康保险实践领域的咨询精算师。 主要职责是开发监管精算服务、为专业精算组织提供支持、根据需要执行特殊项目、为合并评估公司价值、审查非互助化提案、进行年度估值和现金流测试以及履行人寿和信用保险公司的指定精算师职责。 负责公司组织和规划以及监督日常运营并为员工的绩效和发展提供指导和培训。 2013-2015 INS Consultants, Inc. 堪萨斯州利伍德 人寿和健康保险监管领域的合同咨询精算师。工作内容包括支持州监管考试的精算部分和为审计团队提供精算支持。这主要是对现金流测试和 AG-XLIII 备忘录的审查。执行了一些健康费率申报审查。被指派为 NAIC 和 AAA 的精算联络人以及与 ORSA 相关事宜的寿险精算代表。为风险重点考试的精算部分编写操作程序。在需要时协助制定寿险精算提案。还负责开发和展示公司内部、州保险部门和 SOFE 的教育材料。担任几项考试的首席精算师，包括 SCOR Global Life USA、一些 MetLife 子公司和众多较小的公司。为新墨西哥州一家健康保险公司在决胜阶段的资产拟议支出提供评估支持。2011-2014 RSM McGladrey/风险与监管咨询 堪萨斯州利伍德 人寿精算师/监管保险咨询业务经理。工作包括州监管考试的精算部分和对审计团队的精算支持。担任明尼苏达州、路易斯安那州、堪萨斯州、康涅狄格州、新墨西哥州、伊利诺伊州、科罗拉多州和俄克拉荷马州各种规模公司考试的首席精算师。较大的公司包括 RiverSource Life（Ameriprise）和两家 Prudential 公司（PALAC 和 PRIAC）。担任明尼苏达州、密歇根州、俄勒冈州、南卡罗来纳州和科罗拉多州考试的精算师支持。除了验证传统业务线的准备金外，还进行了大量与准备金相关的审查工作，涉及精算指南 43、资产充足性测试、市场价值年金和条例 XXX。准备了几个考试支持工作的提案。开发了精算实习生计划。审查众多公司的首席、任命和估值精算师的工作。审计支持审查包括对 GAAP 准备金和员工福利计划的审查。为风险重点考试的精算部分编写操作程序。负责协调人寿精算师的工作任务和准备提案。2010-2011 & 2014-2015 Regulatory Actuarial Services, LLC 堪萨斯州利伍德 精算咨询公司的负责人。为州保险部门开展合同审查工作。还为公司和行业协会提供精算咨询服务。2008-2010 Verus Financial, LLC 堪萨斯州利伍德 首席人寿精算师和首席运营官。最初的职责是协调和监督一家与 20 多个州签订合同的审查公司的审查团队。编写考试手册、制定考试程序、面试并聘用运营部门的员工。与行政、技术、报告、法律和执行部门领导协调考试工作。对已非互助化的公司进行考前分析。监督精算部门。对公司进行预审分析。向公司人员提供一般人寿和健康保险信息，特别是在发现异常产品或做法时。
AES算法步骤示例Davenport神经科医生Calgary
紧急神经诊所成立于2000年，旨在为需要紧急神经护理的成年人提供及时的门诊咨询。诊所的任务是在五个工作日内见到患者，并根据需要加快进一步的调查。转介是FMC的神经科医生将患者与RGH一起观察的。随后更改后，SHC网站于2019年11月返回RGH。近年来，该诊所参加了由DRS领导的QI项目。Megan Yaraskavitch和Erin Barrett，重点是改善急诊科后的神经护理。修订了诊所的标准，以确保患者获得适当的护理。在COVID-19大流行期间，紧急神经病诊所继续看到紧急情况，同时在可能的情况下调整电话。诊所拥有居民教学和评估的绝佳环境。关键人员包括FMC的Judi Santos和Dale Gyonyor，以及Drs。Tyson Brust，Jodie Burton，Alicja Cieslak等。在RGH，安德里亚·尼科尔森（Andrea Nicholson）和乔·安·格伦迪奥（Jo Ann Gerundio）支持包括Drs在内的团队。Farnaz Amoozegar，Ronak Kapadia，Wei Liu，Shaily Singh和Katie Wiltshire。William Jeptha Davenport博士是一位经验丰富的神经科医生，在艾伯塔省卡尔加里执业。在美国完成医学教育后，他从事神经病学居留权，并在加拿大皇家医师学院注册。服务包括药物处方，神经系统评估，治疗以及根据需要的进一步推荐。Davenport博士担任卡尔加里大学的临床助理教授职位，并为各种神经系统疾病提供护理，包括神经退行性疾病，神经系统疾病，炎症和自身免疫性疾病，神经肌肉疾病，多发性硬化症，多发性硬化症，肌肉疲软，肌肉无力，PETESTEIS，PETESTES，PARKINSON，PARKINSON和SEIZES和SEIZES。著名的神经科医生威廉·耶普莎·达文波特（William Jeptha Davenport）博士在复杂的神经系统疾病中带来了无与伦比的专业知识，利用他对人类神经系统的深刻理解来提供准确的诊断和针对每个患者特定需求的个性化治疗计划。他对卓越的患者护理，开放式沟通和善良的承诺为他赢得了发光的评论和衷心的证明。具有跨越头痛，ALS，帕金森氏病，认知障碍等各种经验的经验，Davenport博士利用CT，MRI和PET扫描（通过神经传导研究和骨制potsograpmentoshight和PET扫描）采用先进的诊断技术，以确保准确的诊断和有效的治疗计划。他破译神经差异的独特能力使他能够提供个性化的护理，以解决神经，心理和环境因素之间复杂的相互作用，从而导致出色的患者结果。作为神经病学领导者，达文波特博士致力于保持最新研究和进步的奉献精神，使他拥有专业知识，甚至可以解决最复杂的条件，从而为患者提供了一种富有同情心而彻底的方法，使他们的独特需求处于前沿。Davenport博士利用一系列诊断工具来诊断神经系统疾病，包括Advanced Brain Image Tech（例如CT扫描，MRI和PET扫描这些技术），使他能够发现异常并创建治疗计划。可以保证，Davenport博士将由于他在ROADIN TESTINC上的专业知识而提供准确的诊断。达文波特的患者赞扬他以一种有意义的方式倾听和解释复杂条件的能力。Davenport博士在神经病学方面的成就为他赢得了几项享有盛誉的奖项和隶属关系，例如被任命为加拿大皇家医师学院（FRCPC）的会员，并获得了美国神经病学学院（AAN）神经病学卓越奖。 他对最新研究和最佳实践的奉献精神导致了他在加拿大神经学会（CNS）的会员资格。 Davenport博士对改善患者结局的承诺反映在他获得Calgary Health Trust凭借卓越医学奖。 这些认可是他卓越的专业知识和关怀的证明。 位于卡尔加里的中心，达文波特博士的办公室提供了方便的停车场和公共交通的通道，使整个城市的患者易于按时安排约会。 办公室本身旨在提供舒适的氛围，并配有使患者放松的现代设施。 友好而富有同情心的员工向每个患者致意，为积极的体验定下基调。Davenport博士在神经病学方面的成就为他赢得了几项享有盛誉的奖项和隶属关系，例如被任命为加拿大皇家医师学院（FRCPC）的会员，并获得了美国神经病学学院（AAN）神经病学卓越奖。他对最新研究和最佳实践的奉献精神导致了他在加拿大神经学会（CNS）的会员资格。Davenport博士对改善患者结局的承诺反映在他获得Calgary Health Trust凭借卓越医学奖。 这些认可是他卓越的专业知识和关怀的证明。 位于卡尔加里的中心，达文波特博士的办公室提供了方便的停车场和公共交通的通道，使整个城市的患者易于按时安排约会。 办公室本身旨在提供舒适的氛围，并配有使患者放松的现代设施。 友好而富有同情心的员工向每个患者致意，为积极的体验定下基调。Davenport博士对改善患者结局的承诺反映在他获得Calgary Health Trust凭借卓越医学奖。这些认可是他卓越的专业知识和关怀的证明。位于卡尔加里的中心，达文波特博士的办公室提供了方便的停车场和公共交通的通道，使整个城市的患者易于按时安排约会。办公室本身旨在提供舒适的氛围，并配有使患者放松的现代设施。友好而富有同情心的员工向每个患者致意，为积极的体验定下基调。在初次咨询期间，Davenport博士对神经系统疾病进行了详尽的评估，与患者讨论症状，病史和治疗选择。他对个性化关注和开放沟通的承诺促进了一个协作环境，患者对他们的护理感到有能力，有能力和自信。Davenport博士提供医疗服务，允许个人负责自己的福祉。他的方法不仅侧重于治疗症状，而且还要处理患者的身体，情感和社会需求。由于每个人都是独一无二的，但Davenport博士创建了考虑所有这些因素的治疗计划。这种方法改善了结果，并有助于建立Davenport博士和他的患者之间的信任。Davenport博士通过参加会议，参加在线论坛，阅读科学期刊并与其他专业人员合作，对最新的医疗发展进行了更新。他为外地患者提供虚拟咨询，并且通常可以在紧急情况下接受当天的约会。他的服务由艾伯塔省的卫生服务涵盖，但他鼓励患者在约会期间带来家人或朋友以寻求支持。
嵌入式案例研究示例
一个嵌入式案例研究比一个包含多个分析子单位的案例研究更为复杂（Yin，2003）。像常规案例研究一样，嵌入式案例研究将定性和定量方法结合到一个单个研究项目中（Scholz＆Tietje，2002; Yin，2003），但具有分析较大现象中较小组件的增加能力。这种方法最适合描述性研究，旨在了解给定情况的特征，背景和过程（Roland W. Scholz，2011年）。通过整合文档，访谈和文物等各种数据源，研究人员可以通过三角剖分获得对主题的更丰富的了解，从而提高了他们发现的有效性（Yin，2003）。嵌入式案例研究对于研究现象及其背景之间边界的复杂环境特别有用。嵌入式系统：从机器和消费电子产品到农业和加工行业设备，汽车，医疗设备和飞机的各种应用程序，嵌入式系统在各个行业都无处不在。为了更好地理解这个概念，让我们探索行业嵌入式系统的五个示例。汽车嵌入式系统：确保汽车领域的可靠性和效率，嵌入式设备控制各种功能，例如发动机管理，信息娱乐和安全功能。这些系统可以保证实时性能不间断，从而确保所有类型的车辆的可靠性和效率，包括电动和混合电动电动机。它们用于可再生能源管理，电动汽车和智能电力网络。工业嵌入式系统：监视和优化行业的操作，嵌入式设备已集成到设备中以监视和优化操作。示例包括机器人系统，工业电池管理系统（BMS），恒温器，网关，传感器，相机等。lemberg解决方案提供了遵守功能安全和工业协议的定制工业嵌入式解决方案。能源嵌入式系统：优化能源领域的能源消耗，嵌入式设备优化工业和家庭应用中的能源消耗。这些系统有效地控制和减少能源使用，同时确保可靠性和可持续性。医疗保健嵌入式系统：通过引入监测，诊断和治疗功能，增强医疗保健中医疗设备功能，嵌入式系统扩展了医疗设备的功能。这包括用于患者监测，成像和治疗的设备。航空航天嵌入式系统：通过嵌入式医疗保健中的嵌入式系统（例如Tonometers，ECG仪表，超声机器等），可以实现有效的操作实时数据收集，分析和沟通，以改善患者的护理和医疗程序的准确性。选择供应商时，请确保它们具有ISO 13485：2016的必要认证和HIPAA合规性以开发市场批准的产品。Lemberg解决方案持有这些认证。在消费电子产品中，嵌入式系统通过提高智能手机，电视和设备等设备的性能和生产率来增强日常操作。示例范围从咖啡机到可穿戴设备。1。为了获得最佳的最终用户体验，请选择具有多功能体验的供应商，例如Lemberg Solutions，该供应商具有用于电子自行车电池范围预测的构建算法的体验。让我们回顾五个现实生活中的嵌入式系统示例：1）使用生物材料进行3D建模的生物打印机； 2）基于3D图像识别和计算机视觉的自动化系统，用于猪重量监测； 3）用于精确农业的智能农业系统； 4）用于预测维护和自动驾驶的汽车系统； 5）用于实时监控和自动化的工业物联网系统。第一个例子是Cellink的生物生产商，它们结合了生物学，工程和计算机科学以开发生物材料。该技术在个性化的医疗保健，细胞培养食品，药物和再生医学方面具有巨大的潜力。乌克兰科技公司 Lemberg Solutions通过将工程专业知识与尖端技术相结合，为各种行业开发了创新的解决方案。 他们的嵌入式工程团队创建了实时系统，以使复杂流程自动化，从而提高效率和安全性。 **猪重量监控**：另一家乌克兰农业公司Barkom与Lemberg Solutions合作，创建了自动化的Pig权重监控设备。 该系统会简化大型农场的每日重量检查，这是一项以前耗时且劳动力密集的任务。 2。 **电池管理系统（BMS）**：对于混合动力汽车和电动汽车，Lemberg Solutions设计了一个BMS，可以通过确定正确的驾驶范围，延长电池组寿命并降低火灾风险来确保安全操作。Lemberg Solutions通过将工程专业知识与尖端技术相结合，为各种行业开发了创新的解决方案。他们的嵌入式工程团队创建了实时系统，以使复杂流程自动化，从而提高效率和安全性。**猪重量监控**：另一家乌克兰农业公司Barkom与Lemberg Solutions合作，创建了自动化的Pig权重监控设备。该系统会简化大型农场的每日重量检查，这是一项以前耗时且劳动力密集的任务。2。**电池管理系统（BMS）**：对于混合动力汽车和电动汽车，Lemberg Solutions设计了一个BMS，可以通过确定正确的驾驶范围，延长电池组寿命并降低火灾风险来确保安全操作。该系统通过高级SOC和SOH算法实现了96-98％的精度。3。**远程重症监护室（ICU）解决方案**：与TCC合作，Lemberg Solutions开发了一种远程ICU解决方案，使医院能够改善医疗保健服务并更有效地管理工作负载。这包括一个电子护士片剂原型，用于测量患者的生命力和生成治疗计划。4。**支持BLE的工业恒温器**：SELCO与Lemberg Solutions合作，创建了由移动应用程序控制的支持BLE的工业恒温器。该设备专为制造公司而设计，为各个领域提供热管理。5。**自定义嵌入式工程**：通过这些示例，很明显，嵌入式工程可以成为企业和技术挑战的有力解决方案。通过与Lemberg Solutions的专家进行咨询，公司可以确定嵌入式系统是否是满足其需求的最佳选择。模块，固件等等 - 让我们深入嵌入系统的世界！这些系统是基于软件的，旨在控制硬件操作，提供高效率，可靠性，低功耗和成本效益等收益。从数字手表到洗衣机，微波炉和恒温器，每天都会包围简单的嵌入式系统。更复杂的示例包括工业恒温器，远程数字密集型护理解决方案，用于混合动力汽车的电池管理系统，自动化的猪重量监控以及用于人体器官3D建模的生物打印机。然后继续阅读！2。您是要增强具有嵌入式功能的设备还是从头开始构建一个设备？我们将探讨为客户在消费电子，农业技术，汽车，医疗保健和工业物联网域中为客户构建的嵌入式系统的五个现实示例。确保查看下面的链接以深入了解这些示例。那么，什么是嵌入式系统？它们旨在执行由硬件组件和软件组成的特定功能。它们也可以集成到具有固定功能的较大系统中。嵌入式系统已经通过将智能技术无缝整合到我们的日常工作中，从而彻底改变了我们的世界。从安全系统到手机和洗衣机，它们已经改变了我们的生活方式。这些多功能设备用于工业机械，消费电子，农业，加工，汽车，医疗设备和飞机等行业的数千种应用中。为了帮助您更好地了解嵌入式系统的类型，让我们探索行业五个示例：汽车嵌入式系统。汽车，工业，能源，医疗保健和消费电子嵌入式系统是Lemberg Solutions经验的重点。这些字段中使用的关键工具包括用于构建ECU的汽车等级Linux，QT，QNX和Autosar，例如舒适控制模块和信息娱乐系统。工业嵌入式系统监控并优化工业设备中的操作，并使用各种机器人系统和设备来增强性能。这是嵌入式系统的五个现实示例：1。3。对于可靠的工业嵌入式系统开发人员，Lemberg Solutions提供了功能安全协议后的自定义解决方案。能源嵌入式系统在可再生能源管理和智能电力网络等应用中优化了能源消耗。示例包括储能系统，BMS，充电站和EMS，以有效控制和减少能源使用。医疗保健嵌入式系统通过实时数据收集，分析和沟通来扩展医疗设备功能，以改善患者护理。医疗保健嵌入式系统的关键认证包括ISO 13485：2016，ISO 27001：2013，ISO 9001：2015，HIPAA法规，IEC 62304：2006和FDA合规性。消费电子设备嵌入式系统围绕日常生活，智能手机，电视和智能设备可提高性能和生产力。lemberg解决方案为这些领域提供自定义解决方案，提供一系列设备和技术以满足特定需求。lemberg解决方案专门针对增强用户体验的消费电子设备构建嵌入式系统。他们的工程师开发了用于准确的电池范围预测的算法，如其自行车电池范围预测项目所示。用于人体器官的3D建模的生物生物发电机：Cellink使用生物打印来通过分层细胞和生物材料来创建像器官样结构。该技术有可能解决器官移植，再生医学和生殖领域等挑战。通过细胞电压，温度，电流，电池化学和容量分析，它可以达到96-98％的精度。自动猪重量监控系统：Lemberg解决方案使用计算机视觉和神经网络创建了一种用于自动猪体重监测的设备，从而使农民更容易控制猪的健康。混合动力汽车和电动汽车的电池管理系统：这种实时嵌入式系统可确保车辆的安全操作，正确的驾驶范围确定，电池寿命延长以及降低火灾风险。4。智能农业系统：Lemberg Solutions开发了一种基于传感器的系统来监测土壤水分，温度和湿度水平，使农民能够做出数据驱动的作物管理决策。5。用于监视工业设备的工业物联网系统：该公司创建了一个嵌入式系统，以跟踪设备性能，检测异常和预测维护需求，减少停机时间并提高整体效率。这些示例展示了Lemberg Solutions在为各种行业构建嵌入式系统的专业知识，从消费电子到农业，汽车，医疗保健和工业物联网。TCC是远程重症监护病房的挑战提供商，使医院能够增强医疗保健服务并优化专家的工作量。我们的工程师开发了一种电子护士平板电脑，可测量患者的生命力，发现异常并告知医务人员。该系统还基于收集的数据生成治疗和进餐计划。了解有关ICU解决方案的更多信息：SELCO创新了各种行业的热管理产品。使用最新的BLE芯片，我们建立了一个由本机IOS和Android应用控制的BLE工业恒温器。在我们的案例研究中发现更多：总而言之，在探索了五个实时嵌入式系统示例之后，您可以决定嵌入式工程是否适合您的业务需求。嵌入式系统控制特定功能或作为整个操作系统运行，具体取决于要求。要讨论自定义咨询和专家答案，请与我们联系。
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。