10 лучших интересных диссертаций по машинному обучению от докторов наук. Ученики
В этой статье представлены 10 лучших диссертаций по машинному обучению для получения степени доктора философии. студенты, чтобы попробовать в 2022 году.
Выбор интересных тем диссертации в МЛ в настоящее время это первый выбор магистров и докторантов. Кандидат наук. кандидаты очень заинтересованы в выборе тем для исследований, которые открывают новые и творческие пути к открытиям в их области исследования. Выбор и работа над диссертация тема машинного обучения – непростая задача, поскольку машинное обучение использует статистические алгоритмы заставить компьютеры работать определенным образом без явного программирования. Основная цель машинного обучения — создание интеллектуальных машин, которые могут думать и работать как люди. В этой статье представлены 10 лучших диссертаций по машинному обучению для получения степени доктора философии. студенты, чтобы попробовать в 2022 году.
Интеллектуальный анализ текста и классификация текста: Интеллектуальный анализ текста — это II технология, которая использует НЛП для преобразования свободного текста в документах и базах данных в нормализованные структурированные данные, подходящие для анализа или управления алгоритмами машинного обучения. Это одна из лучших тем исследований и диссертаций для проектов машинного обучения.
Распознавание повседневной деятельности с помощью носимых датчиков и машинного обучения: Целью исследования, подробно описанного в этой диссертации, является изучение и разработка точных и поддающихся количественной оценке методов распознавания и машинного обучения для возможного мониторинга состояния здоровья в режиме реального времени с помощью систем носимых устройств.
Компьютерное зрение: Computer Vision — это область, которая занимается созданием систем, которые могут читать и интерпретировать изображения. В компьютерном зрении данные собираются из изображений, которые передаются системам. Система будет действовать в соответствии с информацией, которую она интерпретирует из того, что она видит.
Голосовая классификация: Классификацию голоса или классификацию звука можно назвать процессом анализа аудиозаписей. Распознавание голоса и речи, обработка сигналов, извлечение сообщений из закодированного голоса и т. д. являются лучшими темами исследований и диссертаций для МЛ проекты.
Глубокие вычисления в памяти: Существует большой интерес к внедрению аналитики данных в сенсорные платформы. Такие платформы часто нуждаются в реализации алгоритмов машинного обучения (ML) в условиях строгих ограничений по энергопотреблению с электроникой с батарейным питанием.
Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения: Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения — один из интересных проектов машинного обучения для создания. Когда дело доходит до классификации изображений, вам следует выбрать Deep Neural Networks (DNN). В этом проекте машинного обучения вы решите проблему обнаружения объектов, используя DNN.
Алгоритмы и анализ задач невыпуклой оптимизации в машинном обучении: Эта диссертация предлагает эффективные алгоритмы и обеспечивает теоретический анализ с точки зрения спектральных методов для некоторых важных задач невыпуклой оптимизации в машинное обучение. В этом исследовании предлагается новый алгоритм, который может гибко обучать многоракурсную модель непараметрическим способом.
Контролируемое машинное обучение: Это хорошая тема для докторской диссертации по машинному обучению. ученики. Это тип алгоритма машинного обучения, который делает прогнозы на основе известных наборов данных. Обучение с учителем далее подразделяется на задачи классификации и регрессии.
Совместное обнаружение киберзапугивания в данных Twitter: Крайне важно эффективно выявлять киберзапугивание путем анализа твитов, если это возможно, в режиме реального времени. В этой диссертации предлагается новый подход, называемый распределенным совместным подходом к обнаружению киберзапугивания.
Байесовская сеть: Это сеть, которая представляет вероятностные отношения через направленный ациклический граф (DAG). В байесовской сети есть алгоритмы для вывода и обучения. Байесовская сеть находит свое применение в биоинформатике, обработке изображений и вычислительной биологии.
Пост 10 лучших интересных диссертаций по машинному обучению от доктора философии. Учащиеся впервые появились в Analytics Insight.
