系统审查墨西哥的机器学习和深度学习方法:挑战和机遇
José Luis Uc Castillo1, Ana Elizabeth Marín Celestino2, Diego Armando Martínez Cruz3
1Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica, A.C. División de Geociencias Aplicadas, San Luis Potosí, Mexico.
Frontiers in artificial intelligence
|January 23, 2025
概括
这篇评论探讨了人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在墨西哥的应用. 人工神经网络经常被用于各种领域,社会科学和医学是关键领域.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是具有广泛应用的变革性技术.
- 墨西哥与AI/ML/DL的合作正在各个领域不断增长.
- 了解当前的趋势和应用对于制定国家人工智能战略至关重要.
研究的目的:
- 为墨西哥提供AI,ML和DL开发和应用的最新审查.
- 分析出版趋势,地理分布,机构参与和主题领域.
- 识别常用的算法和性能指标.
主要方法:
- 在墨西哥对AI,ML和DL的120篇原创研究论文的系统审查.
- 分析出版趋势,空间位置,机构,学科,算法和绩效指标.
- 讨论该领域的未来方向和机遇.
主要成果:
- 确定了15个学科,其中社会科学和医学是主要的应用领域.
- 人工神经网络 (ANN) 是首选的模型,其次是随机森林 (RF) 和支持矢量机器 (SVM).
- 算法选择取决于研究目标和数据模式;准确性和回忆是常见的性能指标.
结论:
- 该研究提供了对AI,ML和DL技术及其在墨西哥的应用的见解.
- 调查结果可以为制定适合国家需求的国家人工智能战略提供信息.
- 突出了在墨西哥研究中复杂的非线性数据建模中ANN的普遍性.
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