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如今，人工智能在整个行业中得到普遍观察。在汽车、运输调度、制造、农业、医疗保健、美容或金融领域，AI 已成为将对象物化并将其改造为人类辅助工具的必要条件。 Agile Infoways 团队深入分析了 AI 和 ML，并理解了通过实施 Python 集成这一重型解决方案的重要性。

让我们简要了解 AI 与 ML 的不同之处。

什么是 AI？

人工智能 (AI) 是指机器或应用程序像人类一样获取智能，执行计划、学习、解决问题、运动、操纵、推理、使用神经网络、自然语言处理和深度学习的知识表示。

什么是 ML？

机器学习 (ML) 是一种程序，它通过提供大量指令或数据来增强机器或应用程序的自学习能力，从而产生构建逻辑、即兴分析质量和数据聚类property.

AI & ML Frameworks Which Satisfy Your Needs

Laravel 是逻辑和创意框架之间的结合提供

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Numpy
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How Does Implementing AI & ML will Effect Your Business?

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我们专注于服务各种垂直行业，无论他们ar e 初创企业，小公司或大企业。

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我们的 AI 和 ML 开发

Chatbot

这个聊天机器人以 NLP（自然语言处理）和 Tensorflow 为核心。这个聊天机器人的核心在于数据集，其中包括与使用领域相关的问题和答案. Chatbot 是在这个数据集上训练的，因此这个数据集的质量决定了 chatbot 响应的质量。

膳食计划生成算法

该系统的用途是根据过敏、食物偏好和测试报告提供膳食计划。检测报告值的任何变化，都会影响用户的用餐计划。系统允许自定义膳食计划，这将由管理员完成。在创建膳食计划时，系统会根据用户报告、过敏和食物偏好显示替代膳食。 技术栈： Pandas:pandas is useful for data manipulation and analysis. Numpy: numpy is useful for large, multi-dimensional arrays and matrices, along with a large collection of high-level mathematical functions to operate on these arrays. Matplotlib: matplotlib is a plotting library for the python.It provides an object-oriented API for embedding plots into applications. Sklearn: sklearn is useful for various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Graphviz: graphviz facilitates the creation and rendering of graph.

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2020年2月11日

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