MASCHINELLES LERNEN

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Der Umgang mit Daten ist im Zeitalter der Informationswissenschaft intelligent und einfach geworden. Es gibt verschiedene Instrumente, Techniken und Methoden, die zu diesem Zweck vorgeschlagen werden. Wir haben verschiedene datenwissenschaftliche Algorithmen verwendet, z. B. KNN (k-nearest neighbor), das häufig für die Klassifizierung und multivariate Analyse verwendet wird, und SVM (Support Vector Machine), ein Klassifizierungsalgorithmus, der Trainingsbeispiele verwendet, um Daten zu klassifizieren und das Ziel vorherzusagen.

Vinod Babu Polinati : Trabaja como profesor asistente, GIT, GITAM, Visakhapatnam, Andhra Pradesh, INDIA. Dr. M.V.P. Chandra Sekhara Rao: Trabaja como profesorRVR & JC College of Engineering, Guntur, Andhra Pradesh, INDIA. Sus intereses de investigación se centran en la ciencia de los datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.