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今回は、TensorFlowJSとGridDBを使ってモデルを学習し、赤ワインの品質を予測します。 このチュートリアルでは、NodeJS用ライブラリであるTensorflowJSとDanfoJSを使用します。

米国脳卒中協会 (American Stroke Association) は、脳卒中は米国における死亡および身体障害の原因の第5位であることを示しています。この為、脳卒中は重篤な疾患とされ、医療分野だけでなく、データサイエンスや機械学習の研究でも盛んに研究が行われています。本稿では、PythonとGridDBを用いて、患者の記録が与えられた脳卒中疾患を予測する機械学習モデルを提案します。

今回は、全米健康・栄養調査（NHANES）データを用いて、様々な健康指標とBMIを相対化します。全米健康・栄養調査（NHANES）データは、米国の大人と子供の健康と栄養状態を評価するために、何万人もの人を対象に行われた複雑な調査です。NHANESデータには、健康全般、身体活動、食事、心理的健康、社会経済的要因などに関する多くの測定値が含まれています。

スマートフォンの普及に伴い、開発者はAndroidとiOSの両方のプラットフォームで、より多くのモバイルアプリケーションを作成するようになりました。携帯電話の約70％がAndroidを搭載しており、Androidはより多くの人々に利用されています。 このプロジェクトでは、Google Play ストアのデータを調査し、登録されたアプリケーションの情報に基づいてアプリと人気度に関する洞察を得る予定です。