Wie Hybrid-KI das Beste aus symbolischer KI und maschinellem Lernen kombinieren kann, um Gehälter, Risiken und Kosten für klinische Studien vorherzusagen und Chatbots zu verbessern.
Natural Language Processing ( NLP ) ist die Wissenschaft, Computer dazu zu bringen, in menschlicher Sprache mit Menschen zu sprechen oder mit ihnen zu interagieren.
Was ist Sentiment-Analyse und was sind die wichtigsten Trends in der Sentiment-Analyse heute? Lernen Sie einige der einfachsten und modernsten Sentiment-Analyse-Technologien kennen und probieren Sie sie aus !
Heute, Donnerstag, der 5. Mai, wird weltweit der Internationale Tag der Hebamme gefeiert, organisiert von der International Confederation of Midwives .
Einige Möglichkeiten, wie wir kausale Effekte mithilfe von maschinellem Lernen , Statistik und Ökonometrie modellieren können, von einem religiösen Text aus dem 6.
Named Entity Recognition oder Produkterkennung ist die Aufgabe, Eigennamen und Wörter aus einer speziellen Klasse in einem Dokument zu erkennen, beispielsweise Produktnamen, Standorte, Personen oder Krankheiten .
Bedeutet der Schutz sensibler Daten, dass Sie auch Abstriche bei der Leistung Ihres maschinellen Lernmodells machen müssen? Wenn Sie maschinelles Lernen an der Universität studieren oder einen Online-Kurs belegen, arbeiten Sie normalerweise mit einer Reihe öffentlich verfügbarer Datensätze wie dem Titanic-Datensatz , dem Fisher’s Iris Flower-Datensatz oder dem Labeled Faces in the Wild- Datensatz.
Wie NLP- Dokumentähnlichkeitsalgorithmen verwendet werden können, um ähnliche Dokumente zu finden und Dokumentempfehlungssysteme zu erstellen. Stellen wir uns vor, Sie lesen ein Dokument und möchten herausfinden, welche anderen Dokumente in einer Datenbank diesem am ähnlichsten sind.
Wie können die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Datenwissenschaft gemeinnützigen Organisationen wie der White Ribbon Alliance dabei helfen, Umfragedaten zu analysieren und sie mit der Welt zu teilen?
Registrieren Sie sich hier für die Auftaktveranstaltung am 29. März 2021: https://bit.ly/3uSYIKH . Klicken Sie hier , um das Dashboard aufzurufen.
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