Enabling AI Applications in Data Science
Część I: Sztuczna inteligencja i optymalizacja. - Stochastic Proximal Gradient Algorithm with Minibatches Application to Large Scale Learning Models.
- Algorytm Human Mental Search do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. - Redukcja nadmiarowych reguł asocjacyjnych przy użyciu logiki rozmytej typu 2. - Identyfikowalność dyskretnych modeli graficznych koncentracji ze zmienną ukrytą.
- Automatyczna klasyfikacja mutacji genetycznych poprzez badanie różnych klasyfikatorów. - W kierunku sztucznej inteligencji: Koncepcje, zastosowania i innowacje.
- Część II: Aplikacje Big Data i sztucznej inteligencji. - Dogłębna analiza, zastosowania i przyszłe zagadnienia sztucznej sieci neuronowej.
- Big Data i Deep Learning w klasyfikacji chorób liści roślin dla rolnictwa. - Machine Learning Cancer Diagnosis Based on Medical Image Size and Modalities (Uczenie maszynowe diagnozowania raka na podstawie rozmiaru i modalności obrazu medycznego).
