Публикации по теме 'data-science'
Приложения RoBERTa часть 1 (искусственный интеллект)
Тайгете на SemEval-2022. Задача 4: Модели на основе RoBERTa для выявления покровительственного и снисходительного языка (arXiv)
Автор: Джаянт Чхиллар
Аннотация: в этой работе описывается разработка различных моделей для выявления покровительственной и снисходительной лексики в отрывках новостных статей в рамках конкурса SemEval 2022 (Задание-4). В этой работе исследуются различные модели, основанные на предварительно обученной языковой модели RoBERTa в сочетании со слоями..
Практический пример : Обнаружение мошенничества в медицинском учреждении
Бизнес-проблема Сопоставление с проблемой ML Понимание данных EDA и разработка функций Описание модели Полученные результаты Выводы и будущая работа Рекомендации
Введение
Этот кейс был выбран здесь . Для этого тематического исследования мы выбрали обнаружение мошенничества со стороны поставщиков медицинских услуг. В сфере здравоохранения мошенничество с поставщиками услуг является одной из самых больших проблем. Мошенничество в сфере здравоохранения — это организованное..
Нежное введение в ИИ
Сравнение алгоритмов обнаружения рака молочной железы с использованием логистической регрессии (LR) и искусственных нейронных сетей (ANN)
Раннее выявление рака жизненно важно для увеличения шансов на выживание пациента. При раннем обнаружении лечение, такое как химиотерапия, может быть назначено как можно скорее, предотвращая метастазирование рака в другие органы и давая людям, у которых диагностирован рак, шанс на выживание.
В этом сообщении блога будет обсуждаться и сравниваться..
Как работают сети автоматов, часть 2 (машинное обучение)
Расширенные сети автоматов (arXiv)
Автор: Флориан Бриду , Максимилиан Гадуло , Гийом Тиссье .
Аннотация: Сеть автоматов — это карта f:Qn→Qn, где Q — конечный алфавит. Его можно рассматривать как сеть из n объектов, каждый из которых имеет состояние из Q и развивается в соответствии с детерминированным правилом синхронного обновления таким образом, что каждый объект зависит только от своих соседей в графе сети, называемом графом взаимодействия. Основной тенденцией в теории сетей..
Ограниченный бесплатный курс по машинному обучению
Теперь присоединяйтесь к более чем 1300+ студентам, которые бесплатно изучили этот ценный курс по машинному обучению, по этой ссылке:
https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning/?couponCode=E42C8C73912BFF033ECB
Исследовательские работы, основанные на корреляции в нейронных моделях (искусственный интеллект)
Теория авто- и взаимных корреляций входных спайков и их влияние на реакцию спайковых нейронов ( arXiv )
Автор: Рубен Морено-Ботэ , Альфонсо Ренарт , Нестор Парга
Аннотация: Спайковые корреляции между нейронами широко распространены в коре головного мозга, но их роль в настоящее время не изучена. Здесь мы описываем реакцию запуска нейрона с дырявой интеграцией и запуском (LIF), когда он получает временно коррелированный вход, генерируемый пресинаптически коррелированными..
Приложения марковских случайных полей часть 3 (машинное обучение)
Вывод смешанных графических моделей для дихотомических фенотипов с использованием марковской случайной модели поля (arXiv)
Автор: Jaehyun Park , Sungho Won .
Аннотация: В этой статье мы предлагаем новый метод, названный объединенной смешанной графической моделью (FMGM), который может вывести сетевые структуры для дихотомических фенотипов. Мы предположили, что взаимодействие различных омик-маркеров связано со статусом заболевания, и предложили метод, основанный на FMGM, для..
