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World File Search System数据挖掘
问题库 – 第 10 课 - 第 2 章：人工智能简介
5.我们为什么需要收集数据？数据对于机器来说就像食物对于人类一样。人工智能的世界围绕着数据而旋转。每家公司，无论大小，都在从尽可能多的来源收集数据。如今，数据被称为新黄金。通过数据收集，企业或管理层可以获得所需的高质量信息，以便通过进一步的分析、学习和研究做出明智的决策。数据收集使他们能够掌握趋势，提供问题的答案，并有效地分析新见解。6.什么是数据挖掘？举例说明。数据挖掘是分析大型数据集并从中提取有用信息的过程。公司使用数据挖掘将原始数据转化为有用信息。它是计算机科学和统计学的一个跨学科子领域，总体目标是提取信息
M.Tech Maths_Curriculum_machinelearning.pdf
1. Bishop, CM，《模式识别和机器学习》，Springer（2006 年）。2. Hastie, T.、Tibshirani, R. 和 Friedman, J.，《统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测》，Springer（2002 年）。3. Han, J.、Kamber, M. 和 Pei, J.，《数据挖掘：概念和技术》，第 3 版，Morgan Kaufmann（2012 年）。4. Mitchell, TM，《机器学习》，McGraw-Hill（1997 年）。
计算机科学与工程部
1。V. Bhattacharjee Software Engg。，数据挖掘，知识工程，软计算2。Sandip Dutta密码学和网络安全，生物识别技术，网络安全，区块链，云计算中的安全性3。D. K. Mallick博士并行计算，并行体系结构，互连网络，分布式算法和WSN。4。（夫人）Aruna Jain计算机网络与安全，数据挖掘，软计算，网络工程，语音处理5。Bhaskar博士Karn Fuzzy逻辑，信息检索系统，软计算，网络法律，信息架构，知识管理，RTI，机器学习6.V. K. JHA博士数据挖掘，网络与安全，大数据分析7。K. S. Patnaik博士Engg博士，软计算，粗糙集，物联网。8。B. K. Sarkar机器学习，并行计算，遗传算法，库存控制，大数据分析。9。博士I. Mukherjee大数据，信息检索，网络挖掘和
生成式人工智能模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？
建议引用：Dermawan, Artha (2023)：生成式 AI 模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？，《世界知识产权杂志》，ISSN 1747-1796，Wiley，新泽西州霍博肯，第 27 卷，Iss。1，第 44-68 页，https://doi.org/10.1111/jwip.12285
大师学生的介绍性会议
有两个课程的重叠。IE 500数据挖掘练习I与IE 675B机器学习讲座重叠。 适合我一周的替代方案是IE 650知识图讲座或CS 600模型驱动的开发讲座。 您能帮我吗？IE 500数据挖掘练习I与IE 675B机器学习讲座重叠。适合我一周的替代方案是IE 650知识图讲座或CS 600模型驱动的开发讲座。您能帮我吗？
通过 Exponential AI 开启您的 AI-First 企业之旅
组织将其用于预测建模和洞察、数据挖掘推理和建议。其中大部分都是回顾性的。您可以查看历史数据，训练算法，然后查看算法的建议。但是，要将这些建议转化为行动，仍然需要人类采取这些行动，解释建议的数量并采取行动。我们支持在实时交易中应用 AI。我们不仅限于数据挖掘以获得建议，还利用 AI 准确且情境化地应用建议，以便自主做出常规和复杂的决策，即代表人类采取行动。
印度理工学院鲁尔基分校电子系和...
印度理工学院鲁尔基分校的通信系统小组计划在无线和光通信、信号处理和计算机视觉、无线传感器网络和大数据挖掘以及认知无线电领域开展前沿研究。我们的目标是弥合学术机构与通信、信号处理和数据挖掘行业之间的差距。该小组的学生接受了最先进的课程培训，为他们未来作为未来通信应用的领导者和研究人员履行职责奠定了坚实的基础。学生将全面接触最新的系统设计和特性工具以及实际实验。
免疫检查点抑制剂期间的甲状腺功能障碍症与成人癌症的总体生存率提高有关：1385个电子患者记录的数据挖掘
抽象背景性肌动育症（DT）是免疫检查点抑制剂（ICIS）的常见毒性，先前的工作表明甲状腺功能障碍（DT）可能与ICI功效有关。在这项回顾性研究中，使用了一种新一代数据挖掘解决方案的患者和方法，从而从在法国Marseille Institut Paoli-Comaltes（法国马赛）接受ICI治疗的成人癌症患者的电子记录中提取数据。验证了每个DT，并且仅保留ICI诱导的DT。生存分析是通过Kaplan-Meier方法（日志秩检验）和COX模型进行的。为了说明不朽的时间偏差，进行了有条件的地标分析（2个月零6个月），以及随时间变化的COX模型。结果数据提取确定了1385例在2011年至2021年间接受ICI治疗的患者。dt与提高总生存期（OS）（HR 0.46，（95％CI 0.33至0.65），p <0.001），在非DT组（NDT）中，DT组为15.4个月的中位OS为35.3个月。在NDT组中，使用6个月的地标分析，中位数为36.7个月（95％CI 29.4（95％CI 22.8至27.8），DT的生存影响是一致的。在多元分析中，DT与改进的OS独立相关（HR 0.49，95％CI 0.35至0.69，p = 0.001）。在随时间变化的COX模型进行调整后，该关联保持显着（调整后的HR 0.64，95％CI 0.45至0.90，p = 0.010）。此外，与隔离DT患者相比，DT患者和其他免疫相关的不良事件的中位OS分别为38.8个月和21.4个月，OS增加了OS。结论数据挖掘确定了大量ICI诱导的DT患者，这与OS改善有关，占不朽的时间偏差。
