Scholar Hub/Chủ đề/#học máy/
Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo nghiên cứu về việc phát triển các thuật toán và mô hình để máy tính tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình cụ thể. Phương pháp này dựa trên việc xây dựng các mô hình dự đoán từ một tập dữ liệu huấn luyện và sử dụng các thuật toán để tìm ra các quy tắc, mô hình hoặc hàm số từ dữ liệu đó. Học máy có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như điều khiển tự động, nhận dạng hình ảnh, dịch thuật tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều lĩnh vực khác.
Học máy (Machine Learning) được chia thành ba loại chính: học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning) và học bán giám sát (semi-supervised learning).
1. Học có giám sát: Trong học có giám sát, mô hình học từ dữ liệu được gán nhãn trước đó. Ví dụ, nếu chúng ta muốn xây dựng một mô hình để dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng ngủ và vị trí, chúng ta sẽ cung cấp cho mô hình một tập dữ liệu gồm các ví dụ với diện tích, số phòng ngủ, vị trí và giá nhà tương ứng. Mô hình sẽ học từ các ví dụ này và sau đó có thể dự đoán giá nhà cho các ví dụ mới không có nhãn.
2. Học không giám sát: Trong học không giám sát, mô hình học từ dữ liệu không có nhãn hoặc không có thông tin về kết quả mong muốn. Mục tiêu là khám phá cấu trúc, mẫu hay nhóm từ dữ liệu. Ví dụ, một thuật toán gom cụm (clustering algorithm) sẽ phân loại các điểm dữ liệu vào các nhóm dựa trên sự tương đồng của chúng.
3. Học bán giám sát: Trong học bán giám sát, dữ liệu được gán nhãn chỉ cho một phần nhỏ, trong khi phần còn lại là không có nhãn. Mô hình học từ cả các ví dụ có nhãn lẫn không nhãn để tìm hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu và nhãn và sau đó sử dụng thông tin đó để dự đoán các nhãn cho các ví dụ không có nhãn.
Các phương pháp học máy phổ biến bao gồm cây quyết định (decision tree), mạng thần kinh nhân tạo (artificial neural networks), máy vector hỗ trợ (support vector machines), học tăng cường (reinforcement learning) và rất nhiều phương pháp khác. Quá trình học bao gồm việc chọn và xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán học máy phù hợp, huấn luyện mô hình, và đánh giá và tinh chỉnh mô hình để đạt hiệu suất tốt nhất. Học máy đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, dự báo, nhận dạng, và tự động hóa quy trình trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Magnetic properties of (Fe1−x M x )7Se8 Journal of Materials Science - Tập 23 - Trang 3490-3494 - 1988
M. M. Abd-El Aal
The temperature dependence of the magnetization of the quenched and slowly cooled samples of Fe7Se8 and (Fe1−x
M
x
)7Se8 samples with M = cobalt and nickel and x=0.02, 0.05 and 0.08 are given. All the thermomagnetic curves obtained belong to the Weiss ferrimagnetic type. Discontinuities indicating a magnetic transformation to antiferromagnetic order were obtained for some samples. The magnetic moment at 0 and 78 K (M
0 and M78) dependence on nickel and cobalt concentrations are given. The temperature dependence of the reciprocal susceptibility in the paramagnetic range was studied, and the asymptotic Curie points are given. The values of the effective magnetic moment, μ
eff, and the number of unpaired electrons were calculated. The thermal variation of the electrical conductivity of the host material, Fe7Se8, is given.
Evaluation of the anti-peristaltic effect of glucagon and hyoscine on the small bowel: comparison of intravenous and intramuscular drug administration European Radiology - Tập 22 - Trang 1186-1194 - 2012
Andreas Gutzeit, Christoph A. Binkert, Dow-Mu Koh, Klaus Hergan, Constantin von Weymarn, Nicole Graf, Michael A. Patak, Justus E. Roos, Marcus Horstmann, Sebastian Kos, Simone Hungerbühler, Johannes M. Froehlich
To evaluate prospectively duration and effectiveness of aperistalsis achieved by glucagon(GLU) or hyoscine N-butylbromide(HBB) following various administration routes. Six volunteers underwent Magnetic Resonance Imaging (MRI) after standardized oral preparation in random order five separate MR examinations with both spasmolytic agents (HBB intravenous(i.v.) or intramuscular(i.m.), GLU i.v. or i.m., and a combined scheme). The MR protocol included a sagittal 2D cross-section of the small bowel with a temporal resolution of 0.55 s acquired over 60 to 90 min. To quantify bowel motility, small bowel cross-sectional areas were summated over time. The anti-peristaltic i.v. effects of HBB and glucagon started on average after 85 s/65 s and ended after 21 min/23.3 min, respectively. By comparison, the anti-peristaltic effects of i.m. HBB and glucagon started significantly later 5.1/11.6 min (P = 0.001; Wilcoxon signed ranks test) and lasted for 17.7/28.2 min with greater inter-individual differences (P = 0.012; Brown-Forsythe test). The combined scheme resulted in a rapid onset after 65 s with effect duration of 31 min. Anti-peristaltic effects on the small bowel are drug dependant, i.e., their onset is faster and more reliable when administering i.v. than i.m.. Combining i.v. GLU with i.m. HBB provides an early onset of effect, sustained spasmolysis and the highest degree of motility impairment. • Anti-persitaltic agents are widely used before various diagnostic procedures of the abdomen. • The combination of iv-glucagon with im-hyoscine provides reliable spasmolysis with early onset. • Intravenous spasmolysis is more reliable compared to intramuscular administration. • Intravenous glucagon has a prolonged spasmolytic effect compared to intravenous hyoscine.
A comprehensive health risk assessment associated with bioaccumulation of heavy metals and nutrients in selected macrophytes of Loktak Lake, Manipur, India Environmental Science and Pollution Research - Tập 30 - Trang 105329-105352 - 2023
Ranu Jajo Laishram, Tensubam Basanta Singh, Wazir Alam
The Loktak Lake, a Ramsar site in Northeast India, is known for its rich biodiversity that includes a variety of macrophyte species, most of which have not been studied for their phytoremediation capacities and potential toxicity via consumption of the edible species. Therefore, a comprehensive assessment was conducted to evaluate the accumulation of selected heavy metals and nutrients in 10 dominant macrophyte species growing in Loktak Lake and to assess the potential health risks associated with consumption of the edible plants. The concentrations of nutrients such as total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg), and heavy metals such as copper (Cu), manganese (Mn), zinc (Zn), and iron (Fe) were found to be in the order of plant > sediment > water. The bioaccumulation factors (BAFs) revealed high efficiency of most plants to accumulate heavy metals and nutrients in their tissues from the lake water and sediments, indicating their potential to be used as phytoremediators. Translocation factors (TFs) were also estimated to determine the efficiency of the plants to translocate elements from root to shoot. Colocasia esculenta and Polygonum perfoliatum exhibited the highest BAF values, whereas Colocasia esculenta, Hedychium flavum, Phragmites karka, and Oenanthe javanica exhibited the highest TF values for most elements. Target hazard quotients (THQs) revealed potential health risks associated with one or more heavy metals in the plants, except for Zn, whose THQ values were below the level of concern in all the edible plant species. The hazard index (HI) signifying potential non-carcinogenic health risk from the combined effects of all the heavy metals was highest for Polygonum perfoliatum, indicating a potentially higher risk to health if this edible macrophyte is regularly consumed in higher quantities and may pose long-term health effects to the exposed population.
Book Reviews Criminal Law Forum - Tập 5 - Trang 105-135 - 1994
H. Archibald Kaiser, Peter Burns
