Zobrazeno 1 - 10
of 151
pro vyhledávání: '"ML models"'
Autor:
Yalamanchili Salini, Sachi Nandan Mohanty, Janjhyam Venkata Naga Ramesh, Ming Yang, Mukkoti Maruthi Venkata Chalapathi
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 26005-26022 (2024)
Pregnancy complications significantly impact women and pose potential threats to the developing child’s health. Early identification of these complications is imperative for life-saving interventions. The manual analysis of cardiotocography (CTG) t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bda9e6e9efe74be7aeb905068178b759
Publikováno v:
Proceedings of the International Conference on Applied Innovations in IT, Vol 11, Iss 1, Pp 75-80 (2023)
This paper focuses on analyzing the benchmark Diabetes dataset which consists of eight commonly measured characteristics. The goal of the study is to present comparative analysis of six machine learning models that predict diabetes, as well as variou
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8e7b21a1f2e54a06ba37f148045a2725
Autor:
Nwaike Kelechi, Licheng Jiao
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 119811-119823 (2023)
With the increasing use of machine learning and artificial intelligence(ML/AI) to inform decisions, there is a need to evaluate models beyond the traditional metrics, and not just from the perspective of the issuer-user (I-user) commissioning them bu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5e4093eb7bd947abbeb989cf1f7452dd
Autor:
Sunny Kumar Poguluri, Yoon Hyeok Bae
Publikováno v:
Journal of Marine Science and Engineering, Vol 12, Iss 1, p 153 (2024)
The incorporation of machine learning (ML) has yielded substantial benefits in detecting nonlinear patterns across a wide range of applications, including offshore engineering. Existing ML works, specifically supervised regression models, have not un
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b127af8492934c3e9856f58f9b2dd1c6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Bioengineering, Vol 10, Iss 8, p 891 (2023)
The increasing prevalence of machine learning (ML) and automated machine learning (AutoML) applications across diverse industries necessitates rigorous comparative evaluations of their predictive accuracies under various computational environments. T
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6a90a72c2d7e47b58d11777465ce426f
Publikováno v:
Cogent Food & Agriculture, Vol 8, Iss 1 (2022)
AbstractSimplistic linear methods for predicting crop yield leave out important factors like climate, rainfall, soil, irrigation, and land characteristics. Recent literature points to use of individual Machine Learning (ML) and Artificial Intelligenc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/63079d696d3d47648f858fc16dc5833f