Bücher von Shabnam Sayyad

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui implique l'extraction de connaissances et d'informations à partir de données à l'aide de diverses méthodes, processus, algorithmes et systèmes scientifiques. Elle combine des éléments issus des statistiques, des mathématiques, de l'informatique et des connaissances du domaine pour comprendre et analyser des ensembles de données complexes. L'objectif de la science des données est de découvrir des modèles, des tendances et des relations dans les données qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions éclairées, résoudre des problèmes, et générer des résultats commerciaux. Cela implique de collecter, nettoyer et transformer des données brutes dans un format utilisable, d'appliquer des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations significatives et de communiquer les résultats aux parties prenantes. Les data scientists utilisent un large éventail d'outils et de technologies, y compris des langages de programmation comme Python. et R, techniques de modélisation statistique, outils de visualisation de données et plateformes Big Data. Ils fonctionnent avec des ensembles de données vastes et diversifiés, qui peuvent inclure des données structurées provenant de bases de données, des données non structurées provenant de médias sociaux ou de documents texte, ainsi que des données en streaming provenant de capteurs ou d'appareils IoT.

A ciência de dados é um campo multidisciplinar que envolve a extração de conhecimento e insights de dados usando vários métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos. Ele combina elementos de estatística, matemática, ciência da computação e conhecimento de domínio para compreender e analisar conjuntos de dados complexos. O objetivo da ciência de dados é descobrir padrões, tendências e relacionamentos em dados que possam ser usados ¿¿para tomar decisões informadas, resolver problemas, e gerar resultados de negócios. Envolve coletar, limpar e transformar dados brutos em um formato utilizável, aplicar técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para extrair informações significativas e comunicar as descobertas às partes interessadas. Os cientistas de dados usam uma ampla gama de ferramentas e tecnologias, incluindo linguagens de programação como Python e R, técnicas de modelagem estatística, ferramentas de visualização de dados e plataformas de big data. Eles trabalham com conjuntos de dados grandes e diversos, que podem incluir dados estruturados de bancos de dados, dados não estruturados de mídias sociais ou documentos de texto e streaming de dados de sensores ou dispositivos IoT. A ciência de dados tem aplicações em vários setores, incluindo finanças, saúde, marketing, etc. .

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que implica la extracción de conocimientos y conocimientos a partir de datos utilizando diversos métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos. Combina elementos de estadística, matemáticas, informática y conocimientos de dominio para comprender y analizar conjuntos de datos complejos. El objetivo de la ciencia de datos es descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos que puedan usarse para tomar decisiones informadas, resolver problemas, e impulsar los resultados comerciales. Implica recopilar, limpiar y transformar datos sin procesar en un formato utilizable, aplicar técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información significativa y comunicar los hallazgos a las partes interesadas. Los científicos de datos utilizan una amplia gama de herramientas y tecnologías, incluidos lenguajes de programación como Python. y R, técnicas de modelado estadístico, herramientas de visualización de datos y plataformas de big data. Trabajan con conjuntos de datos grandes y diversos, que pueden incluir datos estructurados de bases de datos, datos no estructurados de redes sociales o documentos de texto, y transmisión de datos desde sensores o dispositivos IoT. La ciencia de datos tiene aplicaciones en diversas industrias, incluidas finanzas, atención médica, marketing, etc. .

La scienza dei dati è un campo multidisciplinare che prevede l'estrazione di conoscenze e approfondimenti dai dati utilizzando vari metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici. Combina elementi di statistica, matematica, informatica e conoscenza del dominio per comprendere e analizzare set di dati complessi. L'obiettivo della scienza dei dati è scoprire modelli, tendenze e relazioni nei dati che possono essere utilizzati per prendere decisioni informate, risolvere problemi, e promuovere i risultati aziendali. Implica la raccolta, la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato utilizzabile, l'applicazione di tecniche statistiche e algoritmi di apprendimento automatico per estrarre informazioni significative e la comunicazione dei risultati alle parti interessate. I data scientist utilizzano un'ampia gamma di strumenti e tecnologie, inclusi linguaggi di programmazione come Python e R, tecniche di modellazione statistica, strumenti di visualizzazione dei dati e piattaforme di big data. Funzionano con set di dati ampi e diversificati, che possono includere dati strutturati da database, dati non strutturati da social media o documenti di testo e dati in streaming da sensori o dispositivi IoT. La scienza dei dati ha applicazioni in vari settori, tra cui finanza, sanità, marketing, ecc.

Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das die Gewinnung von Wissen und Erkenntnissen aus Daten mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme beinhaltet. Es kombiniert Elemente aus Statistik, Mathematik, Informatik und Domänenwissen, um komplexe Datensätze zu verstehen und zu analysieren. Das Ziel der Datenwissenschaft besteht darin, Muster, Trends und Beziehungen in Daten aufzudecken, die verwendet werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen, und Geschäftsergebnisse vorantreiben. Dabei geht es darum, Rohdaten zu sammeln, zu bereinigen und in ein nutzbares Format umzuwandeln, statistische Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens anzuwenden, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, und die Ergebnisse den Interessengruppen mitzuteilen. Datenwissenschaftler nutzen eine breite Palette von Tools und Technologien, darunter Programmiersprachen wie Python und R, statistische Modellierungstechniken, Datenvisualisierungstools und Big-Data-Plattformen. Sie arbeiten mit großen und vielfältigen Datensätzen, zu denen strukturierte Daten aus Datenbanken, unstrukturierte Daten aus sozialen Medien oder Textdokumenten sowie Streaming-Daten von Sensoren oder IoT-Geräten gehören können. Data Science findet in verschiedenen Branchen Anwendung, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing usw .

Data science is a multidisciplinary field that involves the extraction of knowledge and insights from data using various scientific methods, processes, algorithms, and systems. It combines elements from statistics, mathematics, computer science, and domain knowledge to understand and analyze complex data sets.The goal of data science is to uncover patterns, trends, and relationships in data that can be used to make informed decisions, solve problems, and drive business outcomes. It involves collecting, cleaning, and transforming raw data into a usable format, applying statistical techniques and machine learning algorithms to extract meaningful information, and communicating the findings to stakeholders.Data scientists use a wide range of tools and technologies, including programming languages like Python and R, statistical modeling techniques, data visualization tools, and big data platforms. They work with large and diverse data sets, which can include structured data from databases, unstructured data from social media or text documents, and streaming data from sensors or IoT devices.Data science has applications in various industries, including finance, healthcare, marketing etc.

En este libro se utilizan redes neuronales artificiales (RNA) para diagnosticar la caída del cabello en pacientes. Una enfermedad autoinmune conocida como Alopecia Areata (AA) provoca la caída del cabello en la zona afectada. Las cifras más recientes de todo el mundo muestran que la AA afecta a 1 de cada 1000 personas y tiene una tasa de incidencia del 2%. Por ejemplo, la clasificación es importante en el campo de la medicina porque uno de los principales objetivos del médico es establecer si un paciente padece o no una enfermedad. El objetivo de este estudio es evaluar la precisión de las redes neuronales para la detección de alopecia en sujetos humanos. Los pelos sanos (HH) y la alopecia areata (AA) tienen un marco de clasificación IA que se someterá a PI, incluyendo la mejora y segmentación CLAHE. A continuación, para aumentar la precisión del marco propuesto, se empleó el aumento de datos (DA) para generar más datos. A continuación, se utilizó el modelo CNN preentrenado VGG- 19 para extraer características. Para crear un modelo de aprendizaje automático, se utilizó el método de clasificación Support Vector Machine (SVM). Las imágenes restantes de la serie se utilizaron para las pruebas. El VGG-SVM propuesto demostró una precisión del 98,31% en la simulación.

Dans cet ouvrage, les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont utilisés pour diagnostiquer la perte de cheveux chez les patients. Une maladie auto-immune connue sous le nom d'Alopecia Areata (AA) entraîne une perte de cheveux dans la zone affectée. Les chiffres les plus récents provenant du monde entier montrent que l'AA touche 1 personne sur 1000 et que son taux d'incidence est de 2%. Ainsi, la classification est importante dans le domaine de la médecine car l'un des principaux objectifs du médecin est d'établir si un patient est atteint ou non d'une pathologie. L'objectif de cette étude est d'évaluer la précision des réseaux neuronaux pour la détection de l'alopécie chez les sujets humains. Les cheveux sains (HHs) et l'Alopecia Areata (AA) ont un cadre de classification IA qui sera soumis à la PI, y compris l'amélioration et la segmentation CLAHE. Ensuite, pour augmenter la précision du cadre proposé, l'augmentation des données (DA) a été employée pour générer des données supplémentaires. Le modèle CNN pré-entraîné VGG- 19 a ensuite été utilisé pour extraire des caractéristiques. Pour créer un modèle d'apprentissage automatique, l'approche de classification par machine à vecteurs de support (SVM) est utilisée. Les images restantes de la série ont été utilisées pour les tests. La simulation a montré que le modèle VGG-SVM proposé était précis à 98,31 %.

Neste livro, as redes neurais artificiais (ANNs) estão a ser usadas para diagnosticar a queda de cabelo em pacientes. Uma condição auto-imune conhecida como Alopecia Areata (AA) resulta em queda de cabelo na área afectada. Os números mais recentes de todo o mundo mostram que AA afecta 1 em 1000 pessoas e tem uma taxa de incidência de 2%. Por exemplo, a classificação é importante no campo da medicina porque um dos principais objectivos do médico é estabelecer se um paciente tem ou não uma doença. O objectivo deste estudo é avaliar a exactidão das redes neurais para a detecção da alopecia em sujeitos humanos. Cabelos Saudáveis (HHs) e Alopecia Areata (AA) têm um quadro de classificação IA que será sujeito a IP, incluindo o melhoramento e segmentação CLAHE. Depois, para aumentar a precisão do quadro proposto, foi utilizada a ampliação de dados (DA) para gerar mais dados. O modelo VGG- 19 CNN pré-treinado foi então utilizado para extrair características. Para criar um modelo de aprendizagem da máquina, é utilizada a abordagem de classificação da Máquina Vectorial de Apoio (SVM). As restantes imagens da série foram utilizadas para testes. Foi demonstrado que a VGG-SVM sugerida era 98,31% precisa na simulação.

In questo libro, le reti neurali artificiali (RNA) vengono utilizzate per diagnosticare la perdita di capelli nei pazienti. Una condizione autoimmune nota come Alopecia Areata (AA) provoca la perdita di capelli nell'area interessata. I dati più recenti, provenienti da tutto il mondo, mostrano che l'AA colpisce 1 persona su 1000 e ha un tasso di incidenza del 2%. La classificazione è importante nel campo della medicina, perché uno degli obiettivi principali del medico è stabilire se un paziente è affetto o meno da una patologia. L'obiettivo di questo studio è valutare l'accuratezza delle reti neurali per il rilevamento dell'alopecia nei soggetti umani. I capelli sani (HHs) e l'alopecia areata (AA) hanno un quadro di classificazione IA che sarà sottoposto a IP, compreso il miglioramento e la segmentazione CLAHE. In seguito, per aumentare la precisione del framework proposto, è stato impiegato il data augmentation (DA) per generare ulteriori dati. Il modello CNN pre-addestrato VGG-19 è stato quindi utilizzato per estrarre le caratteristiche. Per creare un modello di apprendimento automatico, è stato utilizzato l'approccio di classificazione Support Vector Machine (SVM). Le restanti immagini della serie sono state utilizzate per i test. Il modello VGG-SVM proposto si è dimostrato accurato al 98,31% nella simulazione.

In diesem Buch werden künstliche neuronale Netze (ANNs) zur Diagnose von Haarausfall bei Patienten eingesetzt. Eine Autoimmunerkrankung, die als Alopecia Areata (AA) bekannt ist, führt zu Haarausfall in den betroffenen Bereichen. Die neuesten Zahlen aus der ganzen Welt zeigen, dass AA bei 1 von 1000 Personen auftritt und eine Inzidenzrate von 2 % hat. Die Klassifizierung ist zum Beispiel in der Medizin wichtig, da eines der Hauptziele des Arztes darin besteht, festzustellen, ob ein Patient an einer Krankheit leidet oder nicht. Ziel dieser Studie ist es, die Genauigkeit neuronaler Netze bei der Erkennung von Alopezie bei menschlichen Probanden zu bewerten. Gesunde Haare (HHs) und Alopecia Areata (AA) haben einen IA-Klassifizierungsrahmen, der einer IP unterzogen wird, einschließlich CLAHE-Erweiterung und Segmentierung. Um die Präzision des vorgeschlagenen Rahmens zu erhöhen, wurde eine Datenerweiterung (DA) eingesetzt, um weitere Daten zu generieren. Das vortrainierte VGG-19-CNN-Modell wurde dann zur Extraktion von Merkmalen verwendet. Um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, wurde der Klassifizierungsansatz der Support Vector Machine (SVM) verwendet. Die restlichen Bilder der Serie wurden zum Testen verwendet. Die vorgeschlagene VGG-SVM erwies sich in der Simulation als 98,31 % genau.

In this book, artificial neural networks (ANNs) are being used to diagnose hair loss in patients. An autoimmune condition known as Alopecia Areata (AA) results in hair loss in the affected area. The most recent figures from throughout the world show that AA affects 1 in 1000 persons and has a 2% incidence rate. For instance, classification is important in the field of medicine because one of the doctor's main objectives is to establish whether or not a patient has a condition. The objective of this study is to evaluate the accuracy of neural networks for alopecia detection in human subjects. Healthy Hairs (HHs) and Alopecia Areata (AA) have an IA classification framework that will be subject to IP, including CLAHE enhancement and segmentation. Then, to increase the precision of the proposed framework, data augmentation (DA) was employed to generate further data. The VGG- 19 pre-trained CNN model was then used to extract features. To create a machine learning model, the Support Vector Machine (SVM) classification approach is used. The remaining images in the series were used for testing. The suggested VGG-SVM was demonstrated to be 98.31% accurate in the simulation.