W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Further Researches and Discussion on Machine Learning Meanings - And Methods Of Classifying and Recognizing Users Gender on Internet

Autorzy

[ 1 ] Wydział Administracji i Bezpieczeństwa Narodowego, Akademia im. Jakuba z Paradyża | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[6.7] Nauki prawne

Rok publikacji

2021

Opublikowano w

Advances in Mechanics

Rocznik: 2021 | Tom: 9 | Numer: 3

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • SVM
  • client management
  • internet users
  • gender
Streszczenie

EN First we emphasizes roles of machine learning - ML in various sectors of economy, from manufacturing, ICT firms to education, tourism and banking, etc. Application of Machine Learning Machine Learning is used a lot in practice today, not only in data science (programming) as people think. They can be applied in economics, services, health, science. But no matter what field it is applied in, the most common purpose of Machine Learning is still to find the meaning of data, thereby orienting development for businesses or organizations. For instance,in marketing and businesses, we have to process many huge data of clients and if we can classify users based on gender, age,…and other criteria , it will help to serve clients better. Authors apply concepts of SVM as acronym for Support Vector Machine, in order to takes input data and perform Research and learn about gender prediction problem, present some gender prediction methods that have been studied before, then it builds a program to get content from users' posts on the social network Facebook. From that it contributes to client relationship management programs for our business development and satisfy better clients needs.

Strony (od-do)

1190 - 1204

URL

https://advancesinmechanics.com/view-111.php

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

40

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

40