工程应用开发中的机器学习方法

总的来说，计算机、系统、应用程序和技术在现代变得越来越普遍、先进、可扩展，因此也越来越有效。由于它的广泛使用，它定期经历各种进步。快节奏的生活也与现代有关。这种生活方式要求我们的系统具有相似的行为。自适应机器学习（AML）可以完成传统机器学习无法完成的事情。它将很容易适应新信息并确定该信息的重要性。自适应机器学习由于其单通道结构，使用了多种数据收集、分组和分析方法。它收集、分析信息，并从中学习。这就是为什么它是自适应的：只要提供新数据，系统就可以学习和更新。这种单通道设备作用于它接收到的任何输入，以改进潜在的预测和结果。此外，由于整个过程是实时进行的，因此可以立即调整以适应新的操作。高效和精确是AML的两大优势。该系统不会过时或冗余，因为它一直在实时运行。因此，结合敏捷性、实力和效率这三个核心概念，可以更好地解释AML。

敏捷性有助于系统快速、毫不犹豫地做出响应。这些系统凭借其强大的功能实现了更高水平的熟练度和准确性，并且由于其性能，它们可以找到以更低成本完美运行的新方法。本章涵盖了深度神经网络的准备、正则化和结构，如卷积和生成对抗性网络。强化学习一章中的新信息包括t-SNE的描述，一种标准的降维方法，以及自动编码器上的多层感知器和word2vec网络。因此，这些建议将帮助读者应用所学知识。

在21世纪，机器变得越来越智能。人工智能、自动化、机器人等术语正在成为当今科技发达世界的新常态。所有这一切之所以成为可能，是因为能够执行如此困难的任务的复杂程序（算法）。

智能系统是用于特定任务的自学机器。智力是学习和使用新信息和技能的能力。当人们从过去的数据中学习时，可以使用各种算法对系统进行编程，使其智能化。

在本章中，我们将简要讨论一些算法，如强化学习、博弈论、机器学习、决策树、人工神经网络、群体智能和自然语言处理及其应用。

儿童或低龄儿童死亡的主要原因之一是CDSS（临床决策支持系统）检测到的先天性心脏病。如果在早期诊断出这种疾病，就可以取得挽救生命的显著效果。从业者的资质和技能不一样，因此延误了疾病的检测和正确的诊断。最好的预防措施是尽早发现这种疾病的症状。为了提高诊断准确率和诊断疾病，研制了一个自动化医疗诊断系统。与新生儿一样，冠心病会扩大心脏变形。早期检测冠心病对检测和诊断该病是必要的。因此，一个新生儿的生命处于危险之中。通过不同的检测方法，冠心病可以通过CDSS的临床信息实现，也可以通过其非临床数据进行检测。孕妇通过将非临床数据应用于子宫中的新生儿，即可诊断出冠心病。因此，研究了不同的机器学习算法，包括K-NN和MLP。对于CHD检测，数据集选择是一个大问题，它被支持向量机和随机森林、K-NN和MLP算法所利用。这项提议的工作开发了一个诊断先天性心脏病的决策支持系统。在这项拟议的工作中，使用数据挖掘技术和机器学习算法来深入了解系统的准确率。这项拟议的工作是由Python jupyter笔记本电脑设计和开发的，以实现MLP。本文介绍了一种使用机器学习算法开发准确有效的心脏病预测模型的分析方法。MLP模型的精确度高达97%。

2019年新型冠状病毒病（COVID-19）在中国中部湖北省武汉市，并迅速增加到215个国家日期。已报告约178837204例确诊病例和3880450例死亡直到2021年6月23日。2019年小说的异乎寻常的爆发世界各地称为新型冠状病毒肺炎的冠状病毒已使许多政府陷入不稳定的位置。大多数政府除了强加部分或完全锁定。全球各地的实验室迅速发展，以测试和确认疾病传播速度。这种疾病对全球产生了不利影响经济。本章重点介绍在语言上使用技术，如NLP、，多语言信息检索系统和机器翻译以评估新冠肺炎疫情的影响和管理

过去时代唯一的先决条件是人类智能，但今天世界上充满了人工智能及其障碍，但仍需克服。它可以说，从汽车到家用物品，任何东西都必须是人工智能的。每个人都需要智能手机、汽车和机器。某种智力是任何时候都需要。自从计算机成为我们在生活中，开发新的人机交互方法变得至关重要。找到一种智能的机器和用户交互方式是最关键的满足要求的步骤。开发人工智能的动机人工生命可以追溯到计算机时代的黎明。一如既往，进化是一种转移现象。自适应计算机系统明确地旨在面对变化寻找特定问题的解决方案情况。以前有人说过，进化是一个大规模的平行探索这种方法在任何给定时间都不适用于单个物种或单个溶液。许多生物体都要经过实验和改造。因此，这书面报告旨在创建人工智能，优于机器学习掌握这些问题，从传统的自动推理方法到进化算法的交互策略。用工件评估结果学习后预测最佳测试值的代码。

高性能计算（High-PerformanceComputing）是一种聚合计算应用程序，用于解决传统计算机所面临的庞大或耗时的计算问题。该技术用于快速高效地处理卫星图像和分析海量数据集。并行处理和分布式计算方法对于快速高效地处理卫星图像非常重要。并行计算是一种计算类型，其中多个处理器同时执行多个任务，以使用共享内存快速处理数据。在这方面，我们在一台计算机上并行处理卫星图像。在分布式计算中，我们使用多个系统快速处理卫星图像。在VMware的帮助下，我们正在创建一个不同的操作系统（如Linux、windows等）。在这个项目中，我们使用集群结构来连接主服务器和从服务器：apachespark是这个项目中的重要概念之一。Apache spark是其中一个框架，Resilient Distributed dataset是spark中的概念之一，我们使用RDD在集群的不同节点上划分数据集。

2019年12月，中国湖北省武汉市爆发了一场前所未有的不明病因肺炎疫情。世卫组织报告了一次新的冠状病毒病原体暴发，但新冠肺炎的证据有限。SARS-CoV-2包含包含29891个核苷酸的ssRNA基因组，编码9860个氨基酸，并显示不同类型的突变，如D614G。该病毒的流行于2020年1月正式宣布世界卫生组织国际关注的紧急状态。2021年4月的第一周，印度昌迪加尔报道了一种新的冠状病毒株N-440。全世界实验室确诊的冠状病毒病例以前所未有的速度增长，目前确诊病例超过132573231例，包括截至2021年4月6日的2876411例死亡。由于缺乏资金来度过这种病毒的流行，再加上对超负荷医疗系统的担忧，许多国家陷入了部分/全部封锁的境地。这一流行病造成了混乱，对该疾病的快速治疗将是一种具有患者使用经验的治疗药物，以克服当前的大流行。在最近的全球紧急情况下，世界各地的研究人员、临床医生和公共卫生保健专家继续寻找新兴技术来帮助应对这种病毒的流行。在本章中，我们依靠许多著名的消息来源，对所有与大流行相关的主要方面进行了详细分析。这项研究不仅说明了与新冠肺炎疫情相关的直接安全影响，还说明了其对全球社会经济、教育、社会生活和就业的影响。人工智能（AI）在抗击新冠肺炎方面发挥着重要的支持作用，并且在任何情况下都可能比我们在不同区域和应用中更快地做出安排。随着人工智能技术的发展，再加上计算能力的提高，人工智能增强药物的重新用途可能对这种病毒很有用。人工智能已经取得了一项进步，它无疑可以区分这种病毒的传播；特别危险的受害者得到了认可，对持续控制这种污染具有重要意义。人工智能可以通过网络测试、临床管理和疾病控制建议，真正帮助我们对抗这种感染。本章介绍了人工智能在抗击该病毒大流行方面的最新应用，例如疫情监测、危险预测、筛查和诊断、改进医疗、假新闻报道、加强封锁、防止网络攻击以及最终有效的在线教育。本章将为读者和研究人员提供关于该病毒大流行领域以及人工智能作用的明确定义和一般理解。

个性化学习是一种允许内容和在线培训课程将根据学习者的个人情况进行调整。适应性的主要任务是为根据学生的数字足迹。在这项工作中，我们建造了一台机器学习模型，根据学生档案。为此，我们使用顺序正向选择（SFS）作为功能以AdaBoost作为分类器的选择技术。所得结果证明了该模型的效率为91.33%，准确率为91.43%准确率。

物联网（IoT）允许大量具有唯一地址的“东西”通过当前互联网或合适的网络协议连接和交换数据。本章提出了一个控制和监测部署地点和工业自动化系统活动的新框架，其中智能对象可以跟踪外围事件，从各种来源获取传感器数据，并应用即席、本地和分布式“机器智能”选择最佳的行动路线，然后以无缝的方式在现实世界中监控或传播具有静态或动态位置意识的机器人事物，并提供将其用作机器人事物互联网（IoRT）的方法。虽然多机器人系统已经取得了进步，机器人不断被垂直机器人服务和更简单的开发功能所丰富。对于为其创建的持续、无缝的支持，以中心为中心的部门是不够的。本文重点介绍了IoRT的重要方面，包括多机器人系统的高效协调算法、多机器人任务分配的优化以及机器人操作器的建模与仿真。本章的目的是更好地了解IoRT建筑同化，并确定该领域的关键研究目标。

心电图信号分析很难对心脏进行分类心律失常的机器学习方法。ECG数据集通常随附多个缺失值。缺失值的原因是故障或变形。在进行数据挖掘时，缺失值插补是数据的最大任务预处理。如果从原始数据库中删除了不完整的缺失值和案例。收件人生成高质量的数据集，以便更好地分析临床试验采用缺失值插补法。在本文中，我们探讨了心电图计算缺失值的机器学习技术数据集。为了估计缺失的插补值，收集的数据包含特征维度及其属性。计算中缺失值的实验数据集是通过使用四种特征选择方法和插补进行的方法。使用IG的组合特征显示了实现的结果（信息增益）、GA（遗传算法）和不同的机器学习分类器，如NB（朴素贝叶斯）、KNN（K近邻）、MLP（多层感知）和RF（随机森林）。GA（遗传算法）和IG（信息增益）是获得低维结果的最佳方法具有RMSE（均方根误差）的数据集。它有效地计算最佳结果缺少的值。这四个分类器用于分析插补的影响方法。NB可获得10%至40%的最佳漏失率结果，即由RMSE计算得出的0.657、0.6541、0.66、0.657和0.657（均方根错误）。这意味着朴素贝叶斯分类器将有效地减少误差。

在当今时代，文本格式的数据已经变得非常重要，并被用来从这些数据中提取有用的信息，以设计各种信息系统，如文档生成、预测系统、报告生成、推荐系统和语言建模等。这就是为什么这样的技术非常重要，它将减少数据量，同时保存信息和与该信息有关的各种参数。其中一种技术是文本摘要，它保留了重要和有用的信息。与其他摘要技术相比，该技术非常简单方便。为了处理数据，使用了Kafka的Apache工具。该平台对于实时流数据管道和许多与之相关的应用程序都很有用。有了它，人们可以使用本地Apache Kafka的API来填充数据湖，从数据库中输入和输出流变体，并推动机器学习和分析执行。这种情况下的输入部分是用于分析的火花基础平台。为了快速开发复杂机器学习系统的工作流，Tensorflow被发展成为一个重要的机器学习库。

本章揭示了“物联网（IoT）”附近惊人体验的萌芽阶段。机器学习技术是人工智能的一部分，它是从人工智能的计算学习方法和模式识别训练中发展起来的。在过去几年里，机器学习方法在智能城市、金融、银行、教育等各个领域得到了深入的发展。由于各种新的先进计算技术，今天的机器学习与以前的机器学习不同。机器学习技术被定义为自动构建分析模型的数据分析。当模型被新数据集发现时，学习算法的迭代因素非常重要；他们擅长自主调节。早期计算的研究产生了可靠、高效、可重复的决策和实验结果。因此，机器学习措施被用来保护各种智能应用程序免受任何非法活动、威胁和各种攻击。此外，机器学习为维护各种高级应用程序的安全性提供了合适的解决方案。根据专利服务IFI Claims，2013年至2017年，机器学习领域的专利增长率为34%。此外，在世界上，60%的公司出于多种目的使用各种学习算法。在本章中，我们详细讨论了高效、先进和革命性的机器学习算法。