
تحلیلگر داده و علاقهمند به هوش مصنوعی و البته پژوهشگر سیاستگذاری اجتماعی
بهینهسازی قلب تپنده یادگیری ماشین و به صورت پیوسته برای بهبود و پالایش مدلهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرد. بهینهسازی خطا در مسائل یادگیری ماشین نیازمند درکی عمیق از نحوهٔ ارتباط اجزای مسئله، الگوهای دروندادهای و عملکرد روشهای بهینهسازی است. با توجه به پیشرفتهای سریع در حوزهٔ یادگیری ماشین، محققان دائماً در حال توسعهٔ الگوریتمهای این حوزه و پیشنهاد تکنیکها و استراتژیهای پیشرفتهتری برای بهینهسازی خطا و استفادهٔ حداکثری از ظرفیت مدلهای یادگیری ماشین هستند.
ردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا NLP مدلی است که در پردازش و تحلیل دادههای زبان تخصص دارد. این مدلها بر پایه الگوریتمهای پیچیده و روشهای آماری ساخته شدهاند و معمولاً از تکنیکهای یادگیری ماشین، بهویژه یادگیری عمیق، بهره میبرند.
این یادداشت دو گروه مخاطب دارد؛ گروه اول شرکتها و مدیران شرکتی که به دنبال ایجاد دپارتمان تحلیل داده در مجموعه خود هستند و گروه دوم افرادی که به دنبال آشنایی و یادگیری هستند که یا در مسیر تحلیل داده قدم بگذارند یا مهارتهای خود را در این حوزه افزایش دهند.
هوش مصنوعی و پیشرفتهای مداوم آن را نمیتوان با عبارت صرف «فناوری نوظهور» توضیح داد و امروز به پدیدهای تبدیل شده که آیندهما در دستان این ساخته بشری هست و آن را تغییر خواهد داد. تغییرات ناشی از هوش مصنوعی ترکیبی از مزایا و خطرات هست که با شناسایی آنها میتوانیم مسیر مناسبتری را برای مواجهه با آن انتخاب کنیم.
در این مقاله، به معرفی و بررسی چند کتابخانه کاربردی R برای تحلیل دادههای پزشکی و سلامت خواهیم پرداخت. این کتابخانهها شامل ابزارهایی برای تحلیل بقا، مدلسازی پیشبینی، ارزیابی عملکرد مدلها و تحلیل دادههای اپیدمیولوژیک هستند که به تسهیل فرآیند تصمیمگیری مبتنی بر داده در صنعت سلامت کمک میکنند.
زبان R به دلیل قابلیتهای گسترده و انعطافپذیری بالا، به یکی از ابزارهای اصلی تحلیل دادهها در حوزههای مختلف از جمله پزشکی و سلامت تبدیل شده است.R به کاربران این امکان را میدهد که دادههای پیچیده و بزرگ را به راحتی تحلیل و مصور کنند.
خوب راهحل چیه؟ برنامهنویسی استخراج دادهها از PDFها چالشهای خاص خودش را دارد و وقتی با متن فارسی سروکله میزنید این چالشها به طرز عجیبی قرار هست بیشتر اذیتتون کنه. راه دومی که پیشتر استفاده میشد، کپی و پیست دستی دادهها است که نهتنها وقتگیر است، بلکه میتواند منجر به اشتباهات انسانی شود. اما این فرایند راهحل سادهای دارد و خوشبختانه، ابزارهایی وجود دارند که بدون نیاز به دانش برنامهنویسی، میتوانند این فرآیند را سادهتر کنند و چندین ابزار ساده و کاربرپسند وجود دارد که به شما اجازه میدهد بدون نیاز به کدنویسی، دادههای جداول را بهراحتی از فایلهای PDF استخراج کنید. در این یادداشت، به معرفی و آموزش 4 ابزار و روش کاربردی که میتواند به شما در استخراج دادههای جدول از PDF کمک میکنند، میپردازم.
ارجاع به محتوای مدرسه تنها با ذکر نام منبع، نویسنده و درج لینک بدون اشکال است.
استفاده از محتوای آموزشی مدرسه تنها برای کسی که اشتراک خریده مجاز است.