Tele-Imaging의 엔드 투 엔드 구현, 의사 및 병원 추천 시스템과의 비디오 상담

기술의 발전으로 고급 의료 시설에 대한 액세스를 제공 할 필요가 있습니다. 의료 시설의 용량에는 한계가 있기 때문에 병원 방문의 필요성을 최소화하고 의료 시설의 부하가 필수적입니다.

최종 프로젝트 :

이 프로젝트에서는 Tele-Imaging, 의사와의 비디오 상담 및 병원 권장 사항이 구현되었습니다..

COVID-19 케이스가 의심되는 경우 흉부 X- 레이 이미지 및 CT 스캔은 비디오 상담을 위해 먹튀 사이트 가능한 의사에게 자동으로 전송됩니다.

병원 방문이 필요한 경우 침대의 이용 가능성에 따라 병원의 권고가 이루어집니다.

학생 :
Mr Khare Shubham Hari
응용 인공 지능의 전문 디플로마

데이터 분석 및 머신 러닝을 먹튀 사이트한 고객 이탈 연구

영국 최고의 통신 제공 업체 중 하나는 고객이 경쟁 업체를 떠나는 경향이 점점 커지고 있음을 알았습니다. 새로운 고객을 모집하는 비용이 기존 고객을 유지하는 것보다 비싸기 때문에 고객 이탈은 항상 통신 업계에서 중요한 문제입니다.

높은 이탈률은 회사의 이익을 줄일뿐만 아니라 경쟁 업체의 수익을 간접적으로 증가시킵니다. 

제안 된 분석 모델 :

고객의 이탈을 줄이기 위해 Telecom은 의미있는 통찰력을 위해 6 년간의 과거 데이터를 탐색하고 다음을 수행 할 수있는 분석 모델을 개발하기위한 연구를 의뢰했습니다.

• 고객을 휘젓는 요소를 식별합니다. 그리고

• 이탈 위험이 높은 고객을 식별합니다.

선명한 데이터 마이닝 방법론 먹튀 사이트, 비즈니스 이해, 탐색 적 데이터 분석 및 데이터 정리를 먹튀 사이트했습니다.

다양한 유형의 의사 결정 트리, 회귀 및 신경망 모델도 개발되었습니다. 마지막으로, 정밀도가 가장 높은 회귀 모델은 이탈의 배치 및 예측 모델로 선택됩니다.

학생 :
MS Jenny Octavia Tjuwita
비즈니스 분석 전문가 디플로마

인기있는 싱가포르 호텔에서의 서비스 품질 및 게스트 경험 분석

13,000 설문 조사 고객의 피드백 (구조화 및 구조화되지 않은 텍스트)은 2005 년부터 2014 년까지 싱가포르의 5 개 호텔, 즉 MBS, Fullerton, Raffles, Holiday Inn 및 Ibis에서 수집되었습니다.

프로젝트의 주요 목표 :

프로젝트의 목표는 다음과 같은 비즈니스 질문에 답하는 것입니다.

• 조사 대상 5 년 동안 5 개의 다른 호텔에 머물렀던 검토 자의 프로파일의 차이점은 무엇입니까? 

• 호텔 등급을 기반으로 한 최고 순위 호텔은 무엇입니까? 

• 호텔의 등급에 영향을 미치거나 예측하는 요인은 무엇입니까? 

• 다른 호텔에 머무는 동안 검토자가 강조하는 주요 관심사는 무엇입니까? 

• 싱가포르 호텔에 머무를 때 검토 자의 전반적인 감정은 무엇입니까?

모델링 및 시각화 솔루션 :

적절한 데이터 변환이 수행되기 전에 원시 데이터를 탐색하기 위해 설명 통계 및 데이터 시각화가 적용됩니다. 변환 된 구조화 된 데이터는 통계 예측 모델링 기술을 먹튀 사이트하여 분석됩니다.

텍스트 피드백과 같은 구조화되지 않은 데이터의 경우 텍스트 마이닝 기술이 적용되어 피드백의 주요 테마와 감정을 발견

기술 :

• 설명 통계

• 통계 모델 (회귀 및 의사 결정 트리)

• 텍스트 마이닝, 텍스트 클러스터링

• 텍스트 주제 추출

• 텍스트 감정 분석
  
  

학생 :
Ravindran Amirthalinga
비즈니스 분석 전문가 디플로마

신용 카드 사기 탐지

레거시 및 현재 엔터프라이즈 시스템을 통해 금융 기관은 사기 신용 카드 거래를 정확하게 식별하거나 분류 할 수 없습니다. 비즈니스 요구를 충족시키기 위해서는 사기 거래를 정확하게 식별하거나 분류하기 위해 시스템을 개선해야합니다. 

요구 사항 :

이 문제를 해결하려면 조직은 AI- 기계 학습 기술을 활용해야하므로 지금까지 수집 한 방대한 양의 데이터를 분석하고 배울 수 있습니다. 

AI 기반 솔루션 :

데이터가 수집되면 좋은 데이터 세트를 구축 할 수 있습니다. 머신 러닝 기술은 많은 알고리즘을 제공하며,이 알고리즘은 데이터 세트에서 배우고 보이지 않는 데이터를 정확하게 일반화하는 데 먹튀 사이트할 수 있습니다. 

기술 :

Python 3.7, Numpy, Pandas 및 Scikit Learn Framework

학생 :
Kandasamy Subbaian Karthik
응용 인공 지능의 전문 디플로마

대출 예측

대출은 은행 및 금융 주택에서 제공하는 가장 일반적인 금융 상품 중 하나입니다. 그들은 항상 고객이 대출을 신청하도록 설득하기 위해 가장 효과적인 비즈니스 전략을 파악하려고 노력하고 있습니다.

너무 많은 차용인이 불이행 할 가능성을 줄이려면 금융 기관은 고객의 행동을 예측하는 방법을 찾아야합니다. 기계 학습 알고리즘은 성능이 좋은 것으로 입증되었습니다. 

요구 사항 :

• 먹튀 사이트자 데이터를 얻는 프론트 엔드 웹 양식
• 예측에 먹튀 사이트되는 백엔드 모델 (대출 승인 또는 거부)

제안 된 솔루션 :

• 과거 데이터를 먹튀 사이트하여 모델을 구축하십시오
• 다른 모델 실험
• 생산에 배치 될 가장 좋은 성능을 찾기 위해 다양한 모델을 평가합니다

기술 :

Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Jupyter Notebook, Anaconda 3, Flask, Pickle, Xgboost, Logistic Regression, 투표 앙상블, 부스트, 포장, 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀, 임의의 숲, 웹 서비스

학생 :
Adelene NG
응용 인공 지능의 전문 디플로마

소울 푸드 봇

Yelp와 같은 비즈니스 디렉토리 웹 사이트에서 목록 및 먹튀 사이트자 리뷰 산에서 식당 선택은 다루기 어려운 노력이 아니라면 어려울 수 있습니다. 수천 개의 리뷰와 평가를 어떻게 쏟아 부을 수 있고, 모두가 결정에 도달하도록 이해할 수 있습니까? 

요구 사항 :

먹튀 사이트자가 식당 경험을 위해 원하는 것 또는 싫어하는 것을 챗봇에만 알리도록 자연 언어 처리를 수행 할 수있는 추천 챗봇을 설계하면 챗봇이 추천을 할 것입니다. 

최종 솔루션 :

기존 등급의 합성물, 먹튀 사이트자 정서, 좋아요 및 싫어하는 신선한 입력, 임의의 포레스트 분류기 모델의 예측 된 먹튀 사이트자 등급과 함께 먹튀 사이트자에게 권장 사항 목록을 생성 할 수있는 하이브리드 권장 시스템을 제시하는 추천 시스템을 갖춘 챗봇을 설계하고 개발합니다. 

기술 :

기계 학습, 자연어 처리, 권장 시스템, 대화 흐름, 전보

학생:
Liang Chee Wei, Kenneth
응용 인공 지능의 전문 디플로마

사이버 보안 모니터링을위한 비정상적인 네트워크 트래픽을 감지하기 위해 감독되지 않은 기계 학습 적용

기존의 사이버 보안 모니터링에는 관심있는 로그 내 특정 패턴을 일치시키기 위해 SIEM에서 탐지 규칙을 제작하는 것이 포함됩니다. SIEM의 섭취 된 데이터의 대부분은 탐지에 대해 책임을지지 않지만 향후 조사 요구를 위해 보관되었습니다.

구체적인 탐지 패턴은 대적 기술에 대한 모범 사례 또는 프레임 워크에서 수집 된 알려진 악성 활동의 잠재적 시나리오를 기반으로합니다. 탐지는 새로운 기술에 대해서는 효과가 없을 수 있습니다. 

요구 사항 :

로그 데이터에서 새로운 통찰력을 생성하여 수집 된 웹 프록시 로그에서 추가 가치를 도출하는 기계 학습 솔루션. 서명 또는 패턴 기반 감지 대신 솔루션은 데이터에 대해 배울 수있는 기계의 능력을 활용하여 웹 프록시 로그 내의 이상 또는 이상치를 감지합니다.

신고 된 이상 또는 특이 치는 보안 분석가가 조사 할 것입니다. 보안 분석가가 조사의 우선 순위를 정할 수 있도록 성 점수는 결과에 할당됩니다. 

제안 된 솔루션 :

웹 프록시 로그에서 이상 감지를 위해 감독되지 않은 머신 러닝, 격리 숲 및 자동 코더를 적용하십시오. 

기술 :

Python H2O 프레임 워크, 텐서 플로우, 범용 문장 인코더

학생:
Rick Tan
응용 인공 지능의 전문 디플로마

전자 ​​상거래 플랫폼의 판매자에 대한 제품 가격 제안

전자 ​​상거래 플랫폼의 판매자는 종종 동일하거나 유사한 제품을 판매하는 경쟁 업체가 규정하는 가격에 대해 조사하는 데 시간을 소비하고 경쟁력을 유지하기 위해 가격을 조정하는 데 필요한 금액을 측정하는 경우가 종종 있습니다.

정보 비대칭으로 인해 판매자는 종종 충분한 연구를하지 않으면 품목의 가격을 책정하지 않으며, 이는 유사한 제품에 대한 가격에 불필요한 불균형을 만듭니다. 가격을 책정하지 않는 사람들은 일반적으로 판매 수입에서 경쟁력을 잃지 않으며, 이는 판매자와 Ecommerce 플랫폼 모두에게 유익하지 않습니다. 

프로젝트의 주요 목표 :

• 이 프로젝트는 전자 상거래 판매자에게 전자 상거래 플랫폼에서 새로운 또는 기존 목록에 대한 제안 된 가격을 제공하는 것을 목표로합니다. 이상적으로는 판매자가 목록을 작성하거나 관리 할 때 판매자에게 완벽한 경험을 위해 전자 상거래 플랫폼과 통합되어야합니다.

• 프로젝트는 현재 최소 실행 가능한 제품 (MVP)의 형태이며 초기 단계의 미학 또는 먹튀 사이트자 경험보다 작업 제품에 더 중점을 둡니다. 

최종 솔루션 :

• 판매자가 품목 정보를 입력하고 항목에 대한 제안 된 가격을 얻을 수있는 웹 응용 프로그램. 가격 제안은 먹튀 사이트자가 양식에 입력 한 항목과 유사한 플랫폼에서 항목의 역사적 가격을 기준으로합니다.

• 판매자에게 가치 제안은 가격이 기존 목록에 경쟁력이 있는지 여부를 빠르게 볼 수 있고 고객이 구매할 새로운 품목에 대한 가격을 제안하는 능력입니다. 

기술 :

Lask, Keras, NLTK, Pandas, Sklearn, GraphViz, Matplotlib

학생:
Quek chiew xia
응용 인공 지능의 전문 디플로마

Yelperassistant

Yelp는 지역 비즈니스에 대한 크라우드 소스 리뷰를 먹튀 사이트하는 검색 서비스이며 Yelp 먹튀 사이트자 간의 이벤트, 목록 및 커뮤니케이션 검색을 용이하게합니다.

문제 설명 :

먹튀 사이트자의 관심으로 개인화되지 않은 일반 정보와 결합 된 비 먹튀 사이트자 친화적 인 검색 인터페이스는 검색 경험이 번거롭게됩니다.

주요 요구 사항 :

• 리뷰 데이터를 기반으로 개인화 된 추천자를 개발하려면

• 먹튀 사이트자가 개인화 된 권장 사항을 쿼리하고 YELP 정보 검색을 용이하게 할 수 있도록 가상 어시스턴트 인터페이스를 제공하려면

솔루션 :

Slack/Telegram Chatbot은 Yelp Fusion API (Yelp 정보 용) 및 Scikit-Surprise가 구동하는 권장 엔진으로 인해 Google 대화 플로우로 구동됩니다. 

기술 :

• Google

• DialogFlow

• Scikit-Surprise

• Yelp Fusion API

• Flask

• REST API

• 마이크로 서비스
  

학생:
Lim Yuan her
응용 인공 지능의 전문 디플로마

ikea@Alexandra 셔틀 버스 가상 어시스턴트

쇼핑객은 버스 서비스 195와 같이 IKEA@Alexandra 외부 의이 경로를 따라 공공 버스 서비스 간격이 너무 길고 부정확하기 때문에 가장 가까운 MRT 방송국에서 IKEA@Alexandra에 도착하는 것은 불편하다고 언급했습니다. 버스는 특히 주말에 너무 혼잡 해집니다.

요구 사항 :

• 잠재적 인 쇼핑객이 IKEA@Alexandra에보다 효율적으로 도달하는 데 도움을주기 위해 주말 동안 무료 셔틀 버스 서비스가 운영되어보다 정확한 예상 도착 시간 (ETA)을 제공합니다. 또한 주중에 SBS Transit Bus Service Number 195는 Queenstown 및 Tiong Bahru MRT 스테이션에서 운영되며 가상 어시스턴트 기술을 통해 제공되는 부가가치 서비스를 더욱 향상시킵니다.

• 또 다른 추가 사업 가치는 잠재력과 기존 쇼핑객에게 현재 프로모션, 판매 및 거래에 대해 알려주는 것입니다.

제안 된 솔루션 :

• GPS 추적기를 배포하여 IKEA의 무료 셔틀 버스 서비스를 Google Maps Direction API와 공유하여 지정된 MRT 픽업 지점으로 예상 도착 시간 (ETA)을 계산할 수 있습니다.

• LTA Datamall API를 활용하여 지정된 MRT 픽업 지점에서 공공 버스 서비스의 ETA 195를 제공합니다.

• 프로모션, 판매 및 거래를 유포하기 위해 챗봇을 먹튀 사이트합니다. 

기술 :

Google의 대화 플로우, Telegram Chatbot, Google Maps Direction API, LTA Datamall API, 출판 및 구독 서비스가 포함 된 MQTT 브로커, GPS 모듈이있는 단일 보드 컴퓨터 (SBC)

학생:
Wong Chun Yun
응용 인공 지능의 전문 디플로마

메리어트 호텔을위한 소비자 경험 개인화

오늘날의 역동적 인 디지털 중단 시대에 소비자는 더 연결되어있을뿐만 아니라 하이퍼 연결되고 있습니다. 환대 산업은 소비자가 운영의 핵심에있는 가장 역동적이고 잔인하고 불안정한 경쟁 부문 중 하나입니다.

아주 오랫동안이 분야에는 혁신이 거의 없었지만 기술 연료 온 디맨드 경제의 도착은 극적으로 변화했습니다. 전통적인 레스토랑 체인조차도 실험, 성장, 획득 및 혁신을 강하게 시작했습니다. 

요구 사항 :

환대 부문은 전 세계 경제 개발 및 일자리 창출의 열쇠로 남아 있습니다. 호텔 내에서 식당, 바 및 패스트 푸드 아울렛에서 음식 및 음료 판매량을 늘릴 필요가 있습니다.

하이퍼 연결 소비자 시대에 개인화 된 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 소비자는 데스크탑, 랩톱, 모바일, 스마트 장치, 웨어러블, 자동차 탐색, 엔터테인먼트 및 홈 어플라이언스의 다양한 장치에 연결됩니다.

오늘날 대부분의 정보 기술 회사는 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)에 투자하여 빅 데이터로부터 의미있는 정보를 제작하고 관련 권장 사항을 제공하고 있습니다. 

최종 솔루션 :

• 이 프로젝트는 공동 작업 및 컨텐츠 기반 필터링 기술을 먹튀 사이트하여 식품 및 서비스를 추천하는 솔루션을 제공합니다.

• 권장 사항은 먹튀 사이트자 및 항목 등급에 따라보다 개인화됩니다. 

도구 및 기술 :

Python 3.7 및 Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Seaborn, Matplotlib : Jupyter Notebook, Dialogflow, Pythonanywhere.com과 같은 Python 라이브러리.

학생:
Vartak Sachin Avinash
응용 인공 지능의 전문 디플로마

알고리즘 벤치마킹과 함께 협업 필터링을 먹튀 사이트하여 호텔 추천 시스템 구축

프로젝트의 주요 목표 :

이 프로젝트는 두 가지 접근 방식을 갖춘 협업 필터링 방법을 기반으로 Top 10 Hotels를 추천하는 Tripadvisor DataSet을 먹튀 사이트하여 호텔 추천 시스템을 구축하는 것을 목표로합니다. 

요구 사항 :

• 프로젝트는 Surprise Package 및 Scikit-Learn 패키지의 기계 학습 라이브러리를 먹튀 사이트하여 개발되었습니다.

• 먹튀 사이트 된 알고리즘은 기준 알고리즘, KNN 기반 및 매트릭스 인자화 기반 알고리즘과 같은 협업 필터링 추천 시스템을 기반으로합니다. 

• RMSE 및 MAE 점수는 예측의 정확도 메트릭으로 먹튀 사이트되었습니다. 

제안 된 솔루션 :

추천 시스템은 두 가지 접근 방식을 먹튀 사이트하여 구축 및 테스트되었습니다.

1. 먹튀 사이트자 등급 먹튀 사이트

2. 검토 테스트 및 먹튀 사이트자 등급 먹튀 사이트

두 가지 접근 방식 모두 먹튀 사이트자의 요구에 따라 상위 10 개 권장 호텔을 생성 할 수 있습니다. 

기술 :

• Python

• Jupyter Notebook

• 놀라운 파이썬 머신 러닝 라이브러리

• Scikit Learn 패키지
  

학생:
Sekar Karthik
응용 인공 지능의 전문 디플로마