Abstrato

Machine Learning 2018: Robôs colaborativos: prever a hora do dia usando ferramentas de aprendizagem automática - Nwachukwu Anthony Chukwuemeka-Universidade de Ibadan

Nwachukwu Anthony Chukwuemeka

Imagine ter a opção de informar a hora com base nos dados acessíveis na área. A IA será aplicada para resolver este problema? Este artigo utilizou diferentes modelos de IA para fazer a melhor previsão de grande importância do dia. Explicit articles were distinguished in an area and pictures of these items were caught in an open space over the 24 hours of the day including the pictures of the sky, temperature, moistness, clamor power and different components for these 24 hours time span for a long hora. Estes foram utilizados para preparar os modelos com os diferentes modelos de IA disponibilizados no MATLAB. Foi escolhido o modelo com melhor expectativa. Uma UI de aplicação (GUI) foi estruturada em MATLAB o que torna a experiência do cliente incrível e foi veiculada para ser utilizada em windows e gadgets Java. Antecipar o desempenho da bolsa de valores é uma das atividades mais problemáticas. Existe um grande número de componentes associados à expectativa – elementos físicos versus físicos, conduta perspicaz e insensata, e assim por diante. Cada uma destas perspetivas se junta para tornar os custos das ações imprevisíveis e extremamente difíceis de prever com grande precisão. Utilizando destaques como as declarações mais recentes sobre uma associação, os seus resultados de receitas trimestrais e assim por diante, as estratégias de IA podem revelar exemplos e fragmentos de conhecimento que não vimos anteriormente, e estes podem ser utilizados para fazer previsões infalivelmente precisas. trabalharemos com informações registadas sobre os custos de inventário de uma organização registada abertamente. Executaremos uma combinação de cálculos de IA para prever o custo futuro do inventário desta organização, começando com cálculos básicos como a média e a recaída direta, e depois avançaremos para métodos de ponta como o Auto ARIMA e o LSTM. Descreverei rapidamente o método e fornecerei ligações pertinentes para examinar as ideias como e quando forem necessárias. Na eventualidade de ser um novato no universo da organização do tempo, sugiro que leia primeiro os artigos que o acompanham: Iremos saltar para a parte da execução deste artigo em breve, mas primeiro é fundamental construir o que queremos dizer compreender. Extensivamente, a investigação cambial financeira é isolada em duas secções – Análise Fundamental e Análise Técnica. A Análise Essencial inclui o detalhe da produtividade futura da organização com base na sua condição atual de negócio e execução orçamental. A Análise Especializada, por outro lado, envolve a leitura dos diagramas e a utilização de números factuais para distinguir os padrões na bolsa de valores. Como já deve ter especulado, a nossa atenção estará na parte da investigação especializada.Vamos utilizar um conjunto de dados da Quandl (podem encontrar aqui informação registada para diferentes ações) e para este projeto em particular, utilizei os dados da 'Goodbye Global Beverages'. Está na hora de mergulhar!

Biografia:

Universidade de Ibadan, Nigéria