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指南者留學(xué) 西西
2023年07月23日
閱讀量:1435
<p><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689904090163/1689904090163.png" width="808" height="61" /></p> <p style="text-align: justify;">很多同學(xué)在留學(xué)準(zhǔn)備前期都經(jīng)常很迷茫,<strong>對申請目標(biāo),甚至未來職業(yè)發(fā)展方向都拿不定主意</strong>,不知道要如何選擇。想提前通過實習(xí)來進行全方位的了解,但無奈實習(xí)試錯機會少,而通過項目實戰(zhàn),卻是個高性價選擇。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">通過精心設(shè)計的項目,可以了解業(yè)界常規(guī)的作業(yè)模式,進行類似實踐,這對發(fā)現(xiàn)職業(yè)興趣、提升相關(guān)技能、積累實操經(jīng)歷都非常有益。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;"><strong>數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè),是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價值的跨學(xué)科領(lǐng)域。</strong>數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能(包括統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)和業(yè)務(wù)知識)來分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機、客戶、傳感器和其他來源收集的數(shù)據(jù)。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">指南者的人工智能項目實戰(zhàn),<strong>就以機器學(xué)習(xí)方法為核心</strong>,引用熱門項目實戰(zhàn),由指導(dǎo)老師帶領(lǐng)學(xué)員,完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)變換、特征工程、模型搭建與調(diào)參、模型評價、模型集成等,切實體驗機器學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">我們一起來看看在<strong>《人體潛在疾病智能檢測系統(tǒng)》</strong>項目中,同學(xué)們都做了什么。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: center;"><span style="color: #1dadff;"><strong><span class="h1"><span style="color: #1dadff;">PROGRAM</span></span></strong></span></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">隨著當(dāng)前社會的發(fā)展大多數(shù)人在工作生活中都會由于作息時間與生活習(xí)慣等因素導(dǎo)致身體出現(xiàn)疾病,而可以盡早的發(fā)現(xiàn)疾病可以提前預(yù)防與治療。而面對我國極大的人口基數(shù),醫(yī)療系統(tǒng)所承載的壓力無法滿足人們潛在病的預(yù)防與檢測,而人工智能的發(fā)展為自動化檢測人體健康提供了可能,可以進一步提高疾病的檢測效率。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">本次項目將使用通過各類醫(yī)療電子器械所檢測到的人體健康指標(biāo)數(shù)據(jù),如:血壓的收縮壓與舒張壓、Chao1指數(shù)、Shannon指數(shù)、各類細(xì)菌比例等數(shù)據(jù),利用人工智能技術(shù)來搭建基于人體指標(biāo)數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測人體是否存在潛在疾病達到智能檢測的目的。</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: center;"><span style="color: #1dadff;"><strong><span class="h1"><span style="color: #1dadff;">優(yōu)秀學(xué)員報告節(jié)選展示</span></span></strong></span></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905073070/1689905073070.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905107706/1689905107706.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905130104/1689905130104.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905150312/1689905150312.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905167289/1689905167289.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905184400/1689905184400.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689905198341/1689905198341.jpg" width="808" height="1143" /></p> <p style="text-align: justify;">該項目是一個含金量很高的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用項目,<strong>將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到智慧醫(yī)療中</strong>,從最后展示的報告來看,可以看到W同學(xué)對于python的熟練使用以及對于機器學(xué)習(xí)整體的應(yīng)用流程都是很清晰的:</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">1.從報告的整體內(nèi)容來看邏輯是很清晰的,內(nèi)容步步緊扣說明W同學(xué)<strong>對于機器學(xué)習(xí)如何解決實際問題是很了解的,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型構(gòu)建、模型評價等工作都是很熟悉的;</strong></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">2.值得一說的是本次項目中W同學(xué)<strong>運用了很多特征工程手段</strong>,如:包裹法、過濾法、嵌入法、PCA降維等并且根據(jù)不同方法保留下來不同的特征數(shù)量在模型的表現(xiàn)確定了各個方法下的最優(yōu)特征數(shù),也得到了各個方法中最優(yōu)的特征工程方案;</p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: justify;">3.在模型構(gòu)建方面也<strong>運用了多種機器學(xué)習(xí)算法</strong>如隨機森林、決策樹、邏輯回歸等模型,對各自模型進行調(diào)參后還將各個模型進行了stacking融合最終得到了預(yù)測效果更為精準(zhǔn)的模型,由此可見W同學(xué)<strong>對各個機器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用掌握都是很好的。</strong></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: center;"><span class="h1"><strong><span style="color: #1dadff;">學(xué)習(xí)過程</span></strong></span></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpYoo3QX.jpg" width="448" height="584" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_php0EmJXL.jpg" width="451" height="585" /></p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpPNjn2d.jpg" width="447" height="582" /></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: center;"><span style="color: #1dadff;"><strong><span class="h1"><span style="color: #1dadff;">報名信息</span></span></strong></span></p> <p style="text-align: justify;"> </p> <p style="text-align: center;"><span style="color: #f00909;"><strong>7月31日開營</strong></span><br /><span style="color: #f00909;"><strong>僅限12個名額</strong></span><br />文末掃碼咨詢</p> <p style="text-align: center;"> </p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1689906018930/1689906018930.png" width="750" height="6787" /></p> <p style="text-align: center;"> </p> <p style="text-align: center;"><strong><span style="color: #f00909;">7月31日開營</span></strong><br /><strong><span style="color: #f00909;">僅限12個名額</span></strong><br /><span style="color: #041c33;">掃碼咨詢,先到先得</span></p> <p><img style="display: block; 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