Learn more about Search Results MYCIN

次元性の祝福？！（パート1）

「これらの問題の1つまたは複数について、慎重に選ばれた科学者のグループが夏に一緒に取り組めば、重要な進展が期待できると私たちは考えています」と提案は述べましたジョンはまだ知りませんでしたが...

「なぜ機械は思考できるのか」というテーマに関して

17世紀に、レネ・デカルトは比較的新しい考えを紹介しましたーCogito ergo sum（「私は考える、ゆえに私は存在する」）この簡単な形式は、西洋哲学の基礎となりました

現代医学におけるデータサイエンスの役割は何ですか？

イントロダクション AIの台頭により、働くプロフェッショナルの生活を簡素化するために、データに基づいた意思決定にますます頼るようになりました。サプライチェーンの物流や顧客へのローンの承認など、データは鍵を握っています。データサイエンスの力を医療の分野に活用することで、画期的な成果をもたらすことができます。データサイエンティストが現代医学の膨大な量のデータを分析することで、発見や治療につながるパターンを見つけ出すことができます。医療業界を革命化する可能性を秘めているデータサイエンスを医療領域に統合することは、単なる良い考えだけでなく、必要不可欠です。 データ前処理 いくつかの列をクリーンアップしましょう。前のステップで、すべての列が整数であるとわかりました。そのため、まず、年齢、用量、期間を数値に変換します。同様に、データ入力の日付を日時型に変換します。直接変換する代わりに、新しい列を作成します。つまり、Age 列の数値バージョンAge2 列を作成します。 df['Age2'] = pd.to_numeric(df['Age'],errors='coerce')df['Dosage (gram)2'] = pd.to_numeric(df['Dosage (gram)'],errors='coerce')df['Duration (days)2'] = pd.to_numeric(df['Duration (days)'],errors='coerce')df['Date of Data Entry2'] = pd.to_datetime(df['Date of Data…

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us