Bạn đang xem: Tự động phân tích dữ liệu hình ảnh (Automated Image Data Analytics)
Học viên Nguyễn Kim Thành thực hiện tại đề tài “Tích mã tự động hóa của hệ thống thống trị cuộc hotline khách hàng”. Đây là đề tài vừa là Đồ án tốt nghiệp Machine Learning tại Trung tâm, vừa là chủ đề Kim Thành dự tính sẽ vận dụng tại công ty lớn nơi ai đang làm việc.
Hàng ngày, công ty lớn nhận bên trên 21.000 cuộc call đến tổng đài quan tâm khách hàng. Thông thường, sau từng cuộc gọi, tổng đài viên sẽ tích mã cuộc điện thoại tư vấn để giao hàng công tác report và so sánh hành vi khách hàng hàng. Bảng mã cuộc gọi bao gồm 18 chủ đề bao gồm và 443 chủ thể con. Do vậy doanh nghiệp ước muốn có một ứng dụng rất có thể tích mã tự động hóa sau từng cuộc gọi nhằm tiết kiệm thời gian, tăng hiệu quả các bước và giảm bỏ ra phí.
Với chủ đề này, Kim Thành triệu tập phân tích dữ liệu văn bản từ cuộc call để search ra chủ thể của cuộc gọi. Đề tài của Kim Thành với mối cung cấp dữ liệu thực tiễn đã giúp cho ra công dụng tương đối chủ yếu xác. Hy vọng khi vận dụng vào thực tế quy mô doanh nghiệp sẽ vận hành tốt với giúp ích được nhiều cho bạn đúng như mong rằng của Kim Thành.
“Phát hiện biệu tượng công ty thương hiệu” là chủ đề của học viên Khưu Cẩm Tú thực hiện. Câu hỏi ứng dụng công nghệ số vào thị trường thương mại điện tử luôn luôn là đề tài lôi kéo với chúng ta học viên Data Science – Machine Learning. Phát hiện nay thương hiệu/logo được dùng để xác minh hình ảnh thương hiệu vào hình ảnh sản phẩm nhưng người cung cấp đăng tải bao gồm trùng khớp với yêu đương hiệu thành phầm không nhằm tiến hành phủ nhận các yêu thương cầu phạm luật một cách tự động.
Đồ án sử dụng khối hệ thống Deep Learning để thực hiện xây dựng model phát hiện hình ảnh sản phẩm của 5 yêu thương hiệu danh tiếng gồm Adidas, Nike, Olay, Coca
Cola, Pepsi.
Đề tài phối hợp thực hiện 2 cách thức với sự tỉ mỉ, khám phá kỹ càng, công dụng đề tài của người sử dụng Cẩm Tú mang đến ra kết quả có độ đúng chuẩn cao, demo rõ ràng, chi tiết, nhận được rất nhiều lời khen từ các Thầy Cô trong Hội đồng chấm thi. Vào tương lai, Cẩm Tú sẽ bổ sung thêm dữ liệu của rất nhiều thương hiệu, xem xét phương pháp tối ưu nhất để cải tiến và phát triển và tăng tính ứng dụng thực tế của đề tài.
Bạn Nguyễn Tấn Bửu lựa lựa chọn đề tài “Age Gender Estimation” đến đồ án Tốt nghiệp Machine Learning của mình. Việc dự kiến giới tính và độ tuổi thông qua khuôn mặt đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong những ứng dụng logic như kiểm soát và điều hành truy cập, tương tác người dùng với vật dụng tính, tiếp thị thông minh, thống kê giám sát trực quan.
Bằng việc xây dựng mô hình dự đoán Tuổi cùng Giới tính thông qua dữ liệu đầu vào là hình ảnh khuôn mặt, vấn đề của Tấn Bửu cho hiệu quả với độ chính xác gần 90% so với Độ tuổi, gần 100% đối với Giới tính. Nói theo một cách khác đây là tác dụng có độ đúng chuẩn tương đối cao. Phần kiểm tra được Tấn Bửu chuẩn bị chu đáo, kỹ càng, góp Hội đồng chấm thi và các bạn học viên mau lẹ thấy được hiệu quả của tế bào hình.
Học viên Đặng Trí Văn tiến hành đề tài “Sentiment Analysis for E-Commerce”. Với chủ đề này, Trí Văn mong ước nghiên cứu để giúp các doanh nghiệp gồm công nắm để phân loại, tiến công giá, phát âm được vai trung phong lý người tiêu dùng khi thực hiện mua hàng trên những sàn thanh toán giao dịch TMĐT, trường đoản cú đó có những hướng phát triển để đáp ứng nhu cầu nhu cầu quý khách hàng và thu hút người sử dụng mới hơn.
Nguồn dữ liệu được dùng làm phân tích được tích lũy từ sàn TMĐT Tiki, được cách xử lý kỹ càng, chạy thử rõ ràng, mô hình cho ra hiệu quả với độ chính xác khá cao, chủ đề nhận được đánh giá cao từ những Thầy Cô trong Hội đồng chấm thi.
“Vietnam Traffic Light“ là đề tài vì chưng Đỗ Văn Nam lựa chọn báo cáo Đồ án giỏi nghiệp Machine Learning. Các bạn Nam triển khai đề tài này với ước muốn nhận diện biểu thị đèn giao thông và số giây trên bảng bộc lộ đèn để hỗ trợ tài xế bằng phương pháp hiển thị lên màn hình hiển thị hoặc thông báo bằng music hoặc tích hợp đưa ra các tín hiệu xử lý tương xứng đối với hệ thống xe trường đoản cú lái.
Đề tài của phái mạnh với nguồn tài liệu đầu vào nhiều dạng, tiền xử lý kỹ càng đã đến ra tác dụng khá bao gồm xác, có thể dễ dàng áp dụng vào thực tế. Lân cận đó, các bạn Nam đưa ra nhiều hướng trở nên tân tiến đề tài vào tương lai, như thêm mô hình để dễ đối chiếu đánh giá, thêm nhiều hình ảnh với đk thời huyết và ánh sáng khác nhau,… để giúp cho đề tài vận dụng trong thực tế được đúng chuẩn hơn.
Học viên Đỗ Minh Đức lựa chọn đề tài “Image Caption Generator” cho Đồ án giỏi nghiệp của mình. Image Caption Generator là công tác tạo diễn đạt cho hình ảnh, liên quan đến thị giác máy tính và xử trí ngôn ngữ thoải mái và tự nhiên để nhận ra được văn cảnh hình ảnh và miêu tả chúng bằng ngôn từ tự nhiên. Từ bỏ đây, Minh Đức ước muốn tạo vận dụng giúp tín đồ khiếm thị hoàn toàn có thể hình dung được cảnh quan xung quanh. Ứng dụng này vẫn thu hình ảnh, sau đó xử lý hình ảnh đưa ra mô tả, và cuối cùng chuyển lịch sự giọng nói.
Mô hình cho ra kết quả khá đúng mực và hoàn toàn có thể dễ dàng ứng dụng thực tế nếu được cung ứng bộ dữ liệu đầu vào lớn hơn và đa dạng hơn.
Chúc mừng vớ cả chúng ta đã kết thúc tốt công tác Data Science – Machine Learning tại Trung trung tâm Tin học tập – trường Đại học tập Khoa học tự nhiên và bước tiếp cùng với nhiều thời cơ mới, thành công trong tương lai.
Thị ngôi trường phân tích dữ liệu lâm sàng được phân đoạn theo quy mô triển khai (Đám mây, trên chỗ), Ứng dụng (Cải thiện unique và Đo điểm chuẩn lâm sàng, cung cấp quyết định lâm sàng, report theo dụng cụ và Tuân thủ, Phân tích so sánh / công dụng so sánh, Tình trạng bao gồm xác), người tiêu dùng cuối theo theo hướng dọc (Người thanh toán, đơn vị cung cấp,) với Địa lý.
Bối cảnh cạnh tranh
Thị trường Phân tích tài liệu Lâm sàng tất cả tính tuyên chiến đối đầu vừa đề nghị và đang có được lợi thế đối đầu trong trong thời điểm gần đây. Về thị phần, cực kỳ ít tập đoàn hiện đang kẻ thống trị thị trường. Những công ty lớn có thị phần nổi bật này đang tập trung vào việc không ngừng mở rộng cơ sở người sử dụng của họ ra khắp nước ngoài. Những công ty này sẽ tận dụng những sáng kiến hợp tác chiến lược để tăng thị phần và roi của họ.
Tháng 2 năm 2020 - IBM Watson Health ra mắt công nghệ dựa bên trên Đám mây tiên tiến nhất của mình, IBM Study Advance, được thiết kế theo phong cách để giảm chi phí và thời gian liên quan đến các thử nghiệm lâm sàng. Công cụ thiết kế nghiên cứu theo phía dữ liệu IBM Study Advance tối ưu hóa kiến tạo giao thức thí nghiệm lâm sàng bằng phương pháp tích vừa lòng quyền tróc nã cập tự động vào tài liệu bệnh nhân trong trái đất thực và chuẩn hóa lý giải mẫu giao thức.Những tín đồ chơi chính
Allscripts Healthcare Solutions Inc.
IBM Corporation
Oracle Corporation
Inspirata Inc.
Cerner Corporation
*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order
Table of Contents
1. INTRODUCTION1.1 Study Deliverables and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. RESEARCH METHODOLOGY
3. EXECUTIVE SUMMARY
4. MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness Porter"s Five Forces Analysis
4.2.1 Threat of New Entrants
4.2.2 Bargaining power of Buyers/Consumers
4.2.3 Bargaining power nguồn of Suppliers
4.2.4 Threat of Substitute Products
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
5. MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Increasing Focus on Population Health Management
5.1.2 Government Healthcare Policies
5.1.3 Clinical Data Analytics Enabling Personalized Patient Care
5.1.4 Growing Need lớn Contain Healthcare Expenditure
5.2 Market Challenges
5.2.1 Lack of Infrastructural Facilities In Various Government và Private Hospitals
5.2.2 Low mạng internet Penetration in the Emerging Economies
5.3 Market Opportunities
5.3.1 Increasing Adoption of Electronic Data Recording System
5.4 Research Activity by Therapeutic Area
5.4.1 Cardiovascular
5.4.2 Central Nervous System (CNS )
5.4.3 Oncology
5.4.4 Infectious Diseases
5.4.5 Other Therapeutic Areas
5.5 Industry Value Chain Analysis
5.6 Assessment of Impact of Covid-19 on the Industry
6. MARKET SEGMENTATION
6.1 By Deployment Model
6.1.1 Cloud
6.1.2 On-premise
6.2 By Application
6.2.1 unique Improvement & Clinical Benchmarking
6.2.2 Clinical Decision Support
6.2.3 Regulatory Reporting & Compliance
6.2.4 Comparative Analytics/Comparative Effectiveness
6.2.5 Precision Health
6.3 By End-user Vertical
6.3.1 Payers
6.3.2 Providers
6.4 Geography
6.4.1 North America
6.4.1.1 United States
6.4.1.2 Canada
6.4.2 Europe
6.4.2.1 Germany
6.4.2.2 United KIngdom
6.4.2.3 Italy
6.4.2.4 France
6.4.2.5 Spain
6.4.2.6 Rest of Europe
6.4.3 Asia Pacific
6.4.3.1 India
6.4.3.2 China
6.4.3.3 Japan
6.4.3.4 South Korea
6.4.3.5 Australia
6.4.3.6 Rest of Asia Pacific
6.4.4 Latin America
6.4.4.1 Brazil
6.4.4.2 Argentina
6.4.4.3 Rest of Latin America
6.4.5 Middle East & Africa
6.4.5.1 GCC
6.4.5.2 South Africa
6.4.5.3 Rest of Middle East and Africa
7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1 Company Profiles
7.1.1 Allscripts Health Solution
7.1.2 Inspirata Inc
7.1.3 Care
Evolution Inc.
Xem thêm: Đề Thi Học Sinh Giỏi Môn Tiếng Anh Lớp 9 + Key, 12 Đề Thi Hsg Môn Tiếng Anh Lớp 9 Có Đáp Án
7.1.4 Cerner Corporation
7.1.5 Health Catalyst Inc.
7.1.6 IBM Corporation
7.1.7 Koninklijke Philips N.V
7.1.8 Mc
Kesson Corporation
7.1.9 Optum Inc.
7.1.10 Oracle Corporation
*List Not Exhaustive8. INVESTMENT ANALYSIS
9. MARKET OPPORTUNITIES and FUTURE TRENDS
You can also purchase parts of this report. Vì you want to check out a section wise price list?
Get Price Break-up
Now