Bücher von Pankaj Agarkar

La calidad del vino es importante tanto para los consumidores como para la industria vitivinícola. La forma tradicional (probador de vinos experto) de medir la calidad del vino puede resultar costosa y consumir mucho tiempo. Hoy en día, los modelos de aprendizaje automático son las principales herramientas para reemplazar la intervención humana. Como subcampo de la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) tiene como objetivo comprender la estructura de los datos y encajarlos en modelos, que luego pueden usarse en datos invisibles para lograr la tarea deseada. El aprendizaje automático se ha utilizado ampliamente en diversos sectores, como el empresarial, el médico y el astrofísico, por nombrar algunos y muchos otros problemas científicos. Inspirándonos en el éxito de la Inteligencia Artificial en varios sectores diferentes, podemos utilizarla para predecir la calidad del vino en función de diversas propiedades fisicoquímicas del vino. Entre varios métodos de aprendizaje automático, analizamos el rendimiento de los métodos de aprendizaje automático conjunto de árboles extremadamente aleatorios (árboles adicionales), aumento de gradiente extremo (XG Boost) y máquina de aumento de gradiente ligero (Light GBM). Este trabajo demuestra cómo se puede utilizar el análisis de datos estadísticos para identificar los componentes que controlan principalmente la calidad del vino antes de la producción.

Die Weinqualität ist sowohl für die Verbraucher als auch für die Weinindustrie wichtig. Die herkömmliche Methode (durch einen erfahrenen Weintester) zur Messung der Weinqualität kann teuer und zeitaufwändig sein. Heutzutage sind maschinelle Lernmodelle die wichtigsten Werkzeuge, um menschliches Eingreifen zu ersetzen. Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) zielt maschinelles Lernen (ML) darauf ab, die Struktur der Daten zu verstehen und sie in Modelle einzupassen, die später auf unbekannte Daten angewendet werden können, um die gewünschte Aufgabe zu erfüllen. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen wie der Wirtschaft, der Medizin und der Astrophysik häufig eingesetzt, um nur einige und viele andere wissenschaftliche Probleme zu nennen. Inspiriert durch den Erfolg der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Sektoren können wir sie für die Vorhersage der Weinqualität auf der Grundlage verschiedener physikalisch-chemischer Eigenschaften des Weins nutzen. Unter verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens analysieren wir die Leistung der Ensemble-ML-Methoden Extremely Randomized Trees (Extra Trees), Extreme Gradient Boosting (XG Boost) und Light Gradient-Boosting Machine (Light GBM). Diese Arbeit zeigt, wie mithilfe der statistischen Datenanalyse die Komponenten identifiziert werden können, die die Weinqualität vor der Produktion hauptsächlich steuern.

Kachestwo wina wazhno kak dlq potrebitelej, tak i dlq winodel'cheskoj promyshlennosti. Tradicionnyj sposob izmereniq kachestwa wina (äxpertnyj degustator win) mozhet byt' dorogim i trudoemkim. V nastoqschee wremq modeli mashinnogo obucheniq qwlqütsq glawnymi instrumentami, zamenqüschimi wmeshatel'stwo cheloweka. Mashinnoe obuchenie (ML), qwlqüscheesq podoblast'ü iskusstwennogo intellekta (II), naprawleno na ponimanie struktury dannyh i wstraiwanie ee w modeli, kotorye pozzhe mozhno ispol'zowat' s newidimymi dannymi dlq dostizheniq zhelaemoj zadachi. Mashinnoe obuchenie shiroko ispol'zuetsq w razlichnyh sektorah, takih kak biznes, medicina i astrofizika, i äto lish' nekotorye i mnogie drugie nauchnye problemy. Vdohnowlennye uspehom iskusstwennogo intellekta w razlichnyh otraslqh, my mozhem ispol'zowat' ego dlq prognozirowaniq kachestwa wina na osnowe razlichnyh fiziko-himicheskih swojstw wina. Sredi razlichnyh metodow mashinnogo obucheniq my analiziruem proizwoditel'nost' ansamblewyh metodow mashinnogo obucheniq s äxtremal'no randomizirowannymi derew'qmi (dopolnitel'nye derew'q), äxtremal'nogo powysheniq gradienta (XG Boost) i mashiny s legkim powysheniem gradienta (Light GBM). Jeta rabota demonstriruet, kak mozhno ispol'zowat' statisticheskij analiz dannyh dlq wyqwleniq komponentow, kotorye w osnownom kontroliruüt kachestwo wina pered ego proizwodstwom.

A qualidade do vinho é importante para os consumidores e também para a indústria vinícola. A forma tradicional (testador especializado em vinhos) de medir a qualidade do vinho pode ser cara e demorada. Hoje em dia, os modelos de aprendizado de máquina são as principais ferramentas para substituir a intervenção humana. Como um subcampo da Inteligência Artificial (IA), o Machine Learning (ML) visa compreender a estrutura dos dados e encaixá-los em modelos, que posteriormente podem ser utilizados em dados invisíveis para atingir a tarefa desejada. O aprendizado de máquina tem sido amplamente utilizado em vários setores, como negócios, medicina e astrofísica, para citar alguns e muitos outros problemas científicos. Inspirados no sucesso da Inteligência Artificial em vários setores diferentes, podemos utilizá-la para prever a qualidade do vinho com base em várias propriedades físico-químicas do vinho. Entre vários métodos de aprendizado de máquina, analisamos o desempenho dos métodos de ML de conjunto de árvores extremamente aleatórias (árvores extras), Extreme Gradient Boosting (XG Boost) e Light gradiente-boosting machine (Light GBM). Este trabalho demonstra como a análise estatística de dados pode ser utilizada para identificar os componentes que controlam principalmente a qualidade do vinho antes da produção.

La qualità del vino è importante sia per i consumatori che per l'industria vinicola. Il metodo tradizionale (tester esperto di vino) per misurare la qualità del vino potrebbe essere costoso e richiedere molto tempo. Al giorno d¿oggi, i modelli di machine learning sono i principali strumenti per sostituire l¿intervento umano. Come sottocampo dell'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML) mira a comprendere la struttura dei dati e inserirli in modelli, che successivamente possono essere utilizzati su dati invisibili per raggiungere il compito desiderato. Il Machine Learning è stato ampiamente utilizzato in vari settori come quello aziendale, medico e astrofisico, per citarne solo alcuni e molti altri problemi scientifici. Ispirati dal successo dell'intelligenza artificiale in vari settori diversi, possiamo usarlo per la previsione della qualità del vino basata su varie proprietà fisico-chimiche del vino. Tra i vari metodi di machine learning, analizziamo le prestazioni dei metodi ML ensemble di alberi estremamente randomizzati (Extra tree), Extreme Gradient Boosting (XG Boost) e Light gradient-boosting machine (Light GBM). Questo lavoro dimostra come l'analisi statistica dei dati possa essere utilizzata per identificare i componenti che controllano principalmente la qualità del vino prima della produzione.

La qualité du vin est importante pour les consommateurs ainsi que pour l'industrie du vin. La méthode traditionnelle (testeur de vin expert) pour mesurer la qualité du vin peut être coûteuse et prendre du temps. De nos jours, les modèles d¿apprentissage automatique sont avant tout des outils destinés à remplacer l¿intervention humaine. En tant que sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) vise à comprendre la structure des données et à les intégrer dans des modèles, qui peuvent ensuite être utilisés sur des données invisibles pour réaliser la tâche souhaitée. L'apprentissage automatique a été largement utilisé dans divers secteurs tels que les entreprises, la médecine et l'astrophysique pour n'en citer que quelques-uns et bien d'autres problèmes scientifiques. Inspirés par le succès de l'intelligence artificielle dans différents secteurs, nous pouvons l'utiliser pour prédire la qualité du vin en fonction de diverses propriétés physico-chimiques du vin. Parmi diverses méthodes d'apprentissage automatique, nous analysons les performances des méthodes ML d'ensemble d'arbres extrêmement aléatoires (arbres supplémentaires), d'Extreme Gradient Boosting (XG Boost) et de Light gradient-boosting machine (Light GBM). Ce travail démontre comment l'analyse de données statistiques peut être utilisée pour identifier les composants qui contrôlent principalement la qualité du vin avant la production.

The wine quality is important for the consumers as well as for the wine industry. The traditional (expert wine tester) way of measuring wine quality might be expensive and time-consuming. Nowadays, machine learning models are foremost tools to replace human intervention. As a sub field of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) aims to understand the structure of the data and fit it into models, which later can be used on unseen data to achieve the desired task. Machine Learning has been widely used in various sectors such as Businesses, Medical, and Astrophysics to name a few and many other scientific problems. Inspired by success of Artificial Intelligence in various different sectors here, we can use it for wine quality prediction based on various physicochemical properties of wine. Among various machine learning methods, we analyze the performance of Extremely randomized trees (Extra trees), Extreme Gradient Boosting (XG Boost) and Light gradient-boosting machine (Light GBM) ensemble ML methods. This work demonstrates how statistical data analysis can be used to identify the components that mainly control the wine quality prior to the production.

L'IdO, c'est-à-dire l'Internet des objets (IdO), est une technologie largement répandue qui s'étend sur une vaste zone de manière irrégulière et qui n'a pas de définition claire et unique. Elle utilise un ensemble de dispositifs connectés en réseau et intégrés dans l'environnement physique pour améliorer les processus existants ou permettre un nouveau scénario qui n'a pas pu être réalisé dans le cadre précédent.Ces dispositifs, appelés objets, sont connectés au réseau qui fournit des informations à différents dispositifs ; ces dispositifs recueillent les informations du capteur et agissent en conséquence par le biais d'actionneurs. Ces dispositifs sont destinés à des fonctions spéciales pour exécuter une fonction spécifique. Ils peuvent être destinés à un usage personnel, à la maison, à l'usine ou intégrés aux équipements de l'usine. Ces appareils sont capables de convertir les informations précieuses en données numériques qui gèrent vos équipements d'usine, vos services ou vos applications. Les services en nuage peuvent être gérés par des dispositifs appelés passerelles. Dans le réseau, la passerelle a une fonction spécifique ; elle est utilisée pour traiter les données au nom des appareils qui sont en cluster. Les données reçues de ces appareils sont traitées en fonction de la demande, puis envoyées via la plateforme en nuage à d'autres appareils du réseau pour d'autres transactions commerciales.

IoT, es decir, el Internet de las Cosas (IoT), es una tecnología que se está extendiendo de forma irregular por un amplio territorio y que no tiene una definición clara y única. Utiliza un marco de dispositivos conectados en una red e integrados en el entorno físico para mejorar los procesos existentes o habilitar un nuevo escenario que no se puede lograr en el marco anterior.Estos dispositivos se denominan cosas, conectadas a la red que proporciona la información a diferentes dispositivos; estos dispositivos recogen la información del sensor, también para actuar en consecuencia a través de los actuadores. Estos dispositivos tienen funciones especiales para realizar una función específica. Los dispositivos pueden ser de uso personal, pueden ser para el hogar, la fábrica o incrustado con el equipo de la fábrica. Estos dispositivos son capaces de convertir la información valiosa en los datos digitales que maneja su equipo de la fábrica, sus servicios o las aplicaciones. Los servicios en la nube se pueden gestionar a través de los dispositivos denominados gateway. En la red, la pasarela tiene una función específica: se utiliza para procesar los datos en nombre de los dispositivos que están en el clúster. Los datos recibidos de estos dispositivos se procesan según la demanda y luego se envían a través de la plataforma en la nube a otros dispositivos de la red para otras transacciones comerciales.

IoT que é a Internet das Coisas ( IoT ) é uma tecnologia amplamente difundida numa grande área de forma irregular, não tendo qualquer definição clara e única. Utiliza uma estrutura de dispositivos ligados em rede e incorporados no ambiente físico para melhorar o processo existente ou para permitir um novo cenário que não foi alcançado na estrutura anterior.Estes dispositivos são chamados como coisas, ligados à rede que está a fornecer a informação a diferentes dispositivos; estes dispositivos recolhem a informação do sensor, também para agir em conformidade através dos actuadores. Estes dispositivos são para funções especiais a desempenhar para uma função específica. Os dispositivos podem ser para uso pessoal, podem ser para casa, para a fábrica ou embutidos com equipamentos na fábrica. Estes dispositivos são capazes de converter a informação valiosa em dados digitais que tratam os seus equipamentos de fábrica, os seus serviços ou as suas aplicações. Os serviços da nuvem podem ser tratados através dos dispositivos chamados gateway. Na rede o gateway tem uma função específica; é utilizado para processar dados em nome dos dispositivos que se encontram em cluster. Os dados recebidos destes dispositivos são processados conforme a procura e depois enviados através da plataforma de nuvem para outros dispositivos da rede para outras transacções comerciais.

IoT, to est' Internet weschej (IoT) - äto shiroko rasprostranennaq tehnologiq, ohwatywaüschaq bol'shuü territoriü i ne imeüschaq chetkogo edinogo opredeleniq. Ona ispol'zuet sistemu ustrojstw, soedinennyh w set' i wstroennyh w fizicheskuü sredu dlq uluchsheniq suschestwuüschego processa ili dlq realizacii nowogo scenariq, kotoryj ne udaetsq realizowat' w predyduschej sisteme.Jeti ustrojstwa nazywaütsq weschami, oni podklücheny k seti, kotoraq predostawlqet informaciü razlichnym ustrojstwam; äti ustrojstwa sobiraüt informaciü ot datchikow, a takzhe dejstwuüt sootwetstwuüschim obrazom cherez ispolnitel'nye mehanizmy. Jeti ustrojstwa prednaznacheny dlq wypolneniq special'nyh funkcij. Ustrojstwa mogut byt' dlq lichnogo pol'zowaniq, mogut byt' dlq doma, zawoda ili wstroeny w oborudowanie na zawode. Jeti ustrojstwa sposobny preobrazowywat' cennuü informaciü w cifrowye dannye, kotorye obrabatywaüt washe oborudowanie na zawode, washi uslugi ili prilozheniq. Oblachnye serwisy mogut byt' obrabotany cherez ustrojstwa, nazywaemye shlüzami. V seti shlüz wypolnqet opredelennuü funkciü; on ispol'zuetsq dlq obrabotki dannyh ot imeni ustrojstw, kotorye nahodqtsq w klastere. Dannye, poluchennye ot ätih ustrojstw, obrabatywaütsq w sootwetstwii s trebowaniqmi, a zatem otprawlqütsq cherez oblachnuü platformu drugim ustrojstwam w seti dlq drugih biznes-operacij.

L'IoT, ovvero l'Internet delle cose (IoT), è una tecnologia che si sta diffondendo su un'ampia area in modo irregolare e che non ha una definizione univoca e chiara. Utilizza un insieme di dispositivi collegati in rete e integrati nell'ambiente fisico per migliorare i processi esistenti o per abilitare un nuovo scenario che non è stato possibile realizzare nel quadro precedente.Questi dispositivi sono chiamati "cose", collegati alla rete che fornisce informazioni a diversi dispositivi; questi dispositivi raccolgono le informazioni dai sensori e agiscono di conseguenza attraverso gli attuatori. Questi dispositivi sono destinati a funzioni speciali per svolgere una funzione specifica. I dispositivi possono essere per uso personale, per la casa, per la fabbrica o incorporati nelle apparecchiature della fabbrica. Questi dispositivi sono in grado di convertire le informazioni preziose in dati digitali che gestiscono le apparecchiature della fabbrica, i servizi o le applicazioni. I servizi cloud possono essere gestiti attraverso i dispositivi chiamati gateway. Nel networking, il gateway ha una funzione specifica: è utilizzato per elaborare i dati per conto dei dispositivi che si trovano nel cluster. I dati ricevuti da questi dispositivi vengono elaborati in base alla richiesta e poi inviati tramite la piattaforma cloud ad altri dispositivi della rete per altre transazioni commerciali.

Das Internet der Dinge (IoT) ist eine weit verbreitete Technologie, die sich in unregelmäßigen Abständen über ein großes Gebiet ausbreitet und für die es keine eindeutige, einheitliche Definition gibt. Es verwendet einen Rahmen von Geräten, die in einem Netzwerk verbunden und in die physische Umgebung eingebettet sind, um bestehende Prozesse zu verbessern oder ein neues Szenario zu ermöglichen, das im vorherigen Rahmen nicht erreicht werden konnte.Diese Geräte werden als Dinge bezeichnet, die mit dem Netzwerk verbunden sind, das die Informationen an verschiedene Geräte weitergibt; diese Geräte sammeln die Informationen von den Sensoren und handeln dementsprechend über die Aktoren. Diese Geräte sind für spezielle Funktionen, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Die Geräte können für den persönlichen Gebrauch, zu Hause, in der Fabrik oder eingebettet in Anlagen in der Fabrik sein. Diese Geräte sind in der Lage, die wertvollen Informationen in digitale Daten umzuwandeln, die Ihre Fabrikanlagen, Ihre Dienste oder die Anwendungen steuern. Die Cloud-Dienste können über die als Gateway bezeichneten Geräte abgewickelt werden. In der Vernetzung hat das Gateway eine spezifische Funktion; es wird verwendet, um Daten im Namen der Geräte zu verarbeiten, die sich im Cluster befinden. Die von diesen Geräten empfangenen Daten werden je nach Bedarf verarbeitet und dann über die Cloud-Plattform an andere Geräte im Netzwerk für andere Geschäftstransaktionen gesendet.

IoT that is Internet of Things ( IoT ) is widely spreading technology set over a large area in a irregular way having no any clear, single definition. It uses a framework of devices connected in a network and embedded in the physical environment for improving existing process or to enable a new scenario which are failed to achieve in previous framework.These devices are called as things, connected to the network which is providing the information to different devices; these devices gather the information from the sensor, also to act accordingly through the actuators. These devices are for special functions to perform for specific function. The devices may be for personal use, may be for home, factory or embedded with equipment¿s in factory. These devices are capable of converting the valuable information into the digital data which handles your equipment¿s of factory, your services or the applications. The cloud services can be handled through the devices called as gateway. In the networking the gateway has specific function; it is used to process data on behalf of the devices which are in cluster. The data received from these devices is processed as per demand then sent via cloud platform to other devices in the network for other business transactions.