|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Dự báo thời tiết của TP. HCM : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo. / Doãn Bùi Hòa Hợp; Thái Trúc Nhi hướng dẫn.
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
56 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.31
Nghiên cứu lĩnh vực khí tượng học, việc sử dụng các mô hình để phân tích và dự đoán thời tiết là một phần không thể thiếu. Các mô hình này giúp các nhà nghiên cứu và chuyên gia khí tượng hiểu rõ hơn về các yếu tố khí hậu, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác và kịp thời. Nghiên cứu của các tổ chức khí tượng : nhiều tổ chức khí tượng, như Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, đã thực hiện các nghiên cứu về dự đoán thời tiết tại TP. HCM, sử dụng dữ liệu từ các trạm khí tượng và vệ tinh. Nghiên cứu về biến đổi khí hậu: các nghiên cứu đã chỉ ra rằng biến đổi khí hậu có thể ảnh hưởng đến các yếu tố thời tiết tại TP. HCM, như nhiệt độ và lượng mưa. Việc hiểu rõ tác động của biến đổi khí hậu là rất quan trọng trong việc dự đoán thời tiết.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
2
|
|
|
3
|
Phân tích tình cảm và tâm trạng từ văn bản:Khóa luận Tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu. / Trần Mỹ Nhi, Thái Trúc Nhi hướng dẫn.
Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Nguyễn Tất Thành;, 2024.
vii; 63 tr.:hình ảnh;29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 152.4
Nghiên cứu nhằm phân loại tình cảm đối với đoạn văn bản đầu vào, xác định và phân loại các biểu hiện như tình cảm: vui, buồn, thất vọng. Phân tích tình cảm không chỉ giới hạn ở việc nhận diện mà còn liên quan đến rút trích ý kiến. Điều này bao gồm việc xác định xem một người nói về một chủ đề nào đó là tiêu cực, tích cực hay trung lập. Đối với các đoạn văn dài, như blog hoặc diễn đàn trực tuyến, đề tài này có thể cố gắng theo dõi và phân tích sự thay đổi trong trạng thái tâm lý của tác giả theo một thời gian.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
4
|
Thuật toán Random Forest trong phân loại và đánh giá dữ liệu xe ô tô : Khóa luận Tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo. / Nguyễn Trần Duy Thanh; Thái Trúc Nhi hướng dẫn.
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành,2024
45 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.31
Nghiên cứu và tìm hiểu thuật toán Random Forest : hiểu rõ nguyên lý hoạt động, ưu và nhược điểm và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của thuật toán. Phân tích và tiền xử lý dữ liệu xe ô tô : thu thập và chuẩn hóa các loại dữ liệu liên quan đến xe ô tô. Xây dựng và triển khai mô hình phân loại : dự đoán lỗi của xe, phân loại hành vi lái xe, đánh giá hiệu suất hoạt động của xe. Đánh giá hiệu quả mô hình : so sánh kết quả mô hình Random Forest với các mô hình khác. Nghiên cứu lý thuyết nền tảng tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Super - Resolution, GAN. Phát triễn mô hình phù hợp để tạo ra hình ảnh độ phân giải cao có độ chi tiết chân thật, kết hợp
Đề xuất cải tiến dựa trên kết quả phân tích, đưa ra khuyến nghị và đề xuất cải tiến về công nghệ, quy trình vận hành xe ô tô và hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
5
|
Ứng dụng các mô hình học máy dự đoán doanh thu doanh nghiệp : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Dương Quang Phúc, Thái Trúc Nhi hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 49 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 658.81
Nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình dự đoán doanh thu hiệu quả và chính xác bằng cách ứng dụng các phương pháp học máy tiên tiến, từ đó cung cấp các khuyến nghị chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tối ưu hóa doanh thu và tăng cường khả năng tranh cho doanh nghiệp. Thu thập và xử lý dữ liệu; Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu; Xây dựng mô hình dự đoán doanh thu; Đánh giá hiệu suất của các mô hình; Dự đoán doanh thu cho tương lai ; Đề xuất kịch bản tối ưu hóa doanh thu.Với sự phát triển của công nghệ học máy và khả năng khai thác dữ liệu, việc dự đoán doanh thu không còn là một bài toán lý thuyết mà đã trở thành một công cụ thực tiễn, hỗ trợ ra quyết định trong các lĩnh vực như: Thương mại điện tử: Dự đoán doanh thu dựa trên lưu lượng truy cập, tỷ lệ chuyển đổi và chiến dịch marketing. Bán lẻ: Phân tích xu hướng mùa vụ và điều chỉnh chiến lược khuyến mãi. Sản xuất: Dự báo nhu cầu để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và sản xuất. Dịch vụ tài chính: Phân tích dữ liệu khách hàng để dự báo lợi nhuận và doanh thu. Việc áp dụng các mô hình học máy tiên tiến trong dự đoán doanh thu giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, gia tăng hiệu quả kinh doanh và giảm thiểu rủi ro.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
|
|
|