هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌ها. ترکیب هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها نقش بسیار حیاتی در فهم عمیق داده‌ها، استخراج اطلاعات مفید و ایجاد دانش برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک و هوشمند در جوامع، صنایع و زمینه‌های ...

Html.Raw(داده‌کاوی عبارت است از یک فرآیند که در آن الگوها، نتایج، ترکیبات، و ارتباطات پنهان در داده‌های حجیم و گسترده کشف و استخراج می‌شوند. این فرآیند، به منظور تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده به وجود آمده است و در ...

یادگیری تحت نظارت نوعی از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین است که در آن از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده برای آموزش مدل استفاده می‌کنیم. هدف این الگوریتم یادگیری تشخیص الگوها در میان داده ...

در دوره‌ی آموزش داده‌کاوی و کشف دانش با روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی معرفی می‌شود که به کمک آن می‌توان داده‌ها را تحلیل و پردازش کرد.

از آنجا که داده‌ها به سرعت افزایش می‌یابند، استفاده از الگوریتم های داده کاوی برای استخراج اطلاعات اهمیت زیادی دارد. در این پست، به معرفی و توضیح انواع الگوریتم‌های داده کاوی خواهیم پرداخت.

در قسمت اول از مجموعه مطالب «کلان داده» (Big Data)، در مطلبی با عنوان «مفاهیم کلان داده (Big Data) و انواع تحلیل داده — راهنمای جامع»، تعاریف و ۴۲ «V» کلان داده و همچنین انواع روش‌های تحلیل داده مورد بررسی قرار گرفتند. در این بخش ...

از سوی دیگر، علم داده حوزه وسیع‌تری است که رشته‌ها و روش‌های مختلفی را برای استخراج دانش و بینش از داده‌ها برای حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها در بر می‌گیرد.

موارد استفاده و مثال های داده کاوی. داده کاوی (Data Mining) چیست؟. داده کاوی فرآیندی برای استخراج و کشف الگو ها در مجموعه داده های بزرگ است که شامل روش هایی مشترک با یادگیری ماشین، آمار و سیستم های ...

کلیدواژه های تکنیک های داده کاوی برای کاوش دانش در مجموعه داده های بزرگ: الگوریتم ترکیبی Mkmeans ، روش انتقال پیام ، تکنیک تحلیل مولفه اصلی ، تکنیک تحلیل تناظر چندگانه ، الگوریتم k-means موازی.

داده کاوی از ساخت مدل ها ی تحلیلی، دسته بندی و پیش بینی اطالعات و ارائه نتایج با استفاده از ابزارهای مرتبط استفاده می کند. برای اینکه الگوریتم داده کاوی بتواند عمل استخراج دانش را بخوبی انجام ...

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ فرآیند اغلب پیچیده بررسی داده‌های بزرگ برای کشف اطلاعات – مانند الگوهای پنهان، همبستگی‌ها، روندهای بازار و ترجیحات مشتری – است که می‌تواند به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه تجاری کمک ...

برای مشاغل کوچک و متوسط: حوزه شرکت مواد غذایی، داده کاوی می‌‌‌تواند تصمیم‌‌‌گیری را با روش پرورش دانش یعنی Extenics و Extension Data Mining (EDM) بهبود بخشد. این روش ادغام داده کاوی و مدیریت دانش است و ...

تفاوت داده کاوی و تحلیل های آماری. تفاوت اصلی داده کاوی و علم آمار، در حجم داده های مورد تحلیل، روش مدلسازی داده ها و استفاده از هوش مصنوعی است.داده کاوی شاخه ی توسعه یافته و پیچیده ی علم آمار است.

در عصر حاضر که سرشار از داده‌های گوناگون است، درک چگونگی تحلیل و استخراجِ معنای صحیح، از بینش‌های دیجیتالی کسب و کارها، یکی از عوامل اصلی موفقیت، محسوب می‌شود. «تحلیلِ داده» (Data Analysis)، فرایندی است شامل سازمان‌دهی ...

به عنوان مثال شما می توانید با نرم افزار رپیدماینر (Rapidiner) به استخراج متن و جمع آوری داده های متنی بپردازید. متن کاوی معمولاً برای نتایج سریع استفاده می شود. همچنین با استفاده از این روش می ...

تجزیه و تحلیل داد‌ه (Data Analytics)، داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و مدل سازی می‌کند تا برای استخراج بینش و کمک به تصمیم گیری از آن‌ها استفاده کند.نقش تحلیلگر داده، بررسی دقیق مجموعه داده‌های گسترده، کشف الگوهای پنهان و تبدیل ...

در این مطلب، مفاهیم کلیدی «داده کاوی» (Data Mining) مورد بررسی قرار خواهد گرفت. این مفاهیم در کلیه مسائل این حوزه مشترک محسوب می‌شوند و یادگیری آن‌ها از الزامات یادگیری داده‌کاوی است. هدف از این نوشته پرداختن به هر یک از این ...

الگوریتم Apriori: الگوریتم Apriori یک الگوریتم مهم در داده‌کاوی و تکنیک‌های استخراج دانش از داده‌ها (Data Mining) است. این الگوریتم برای مهمترین مسائل در داده‌کاوی، یعنی استخراج الگوهای فراوانی (Frequent ...

انواع داده های اقتصادسنجی. در این مقاله انواع داده های اقتصادسنجی (داده های مقطعی، سری زمانی و داده‌های ترکیبی یا داده‌های پانل‌) بررسی شده‌اند، برای شروع کار با نرم افزار ایویوز و آشنایی با انواع مدل‌های مختلف داده ...

علم داده (Data Science) ترکیبی چند رشته‌ای شامل استنتاج داده‌ها، توسعه الگوریتم و فناوری به‌منظور حل مسائل پیچیده تحلیلی است. هسته اصلی این مفهوم داده‌‌ است. دیتا ساینس جنبه‌های حوزه‌های مختلف را با کمک محاسبات ترکیب می ...

در ادامه مطلب با انواع محتلف روش‌هاییادگیری عمیق آشنا می‌شویم.Deep Learning کلاسی از تکنیک‌های یادگیری ماشین است که از لایه‌های زیادی از پردازش اطلاعات غیر خطی برای استخراج و تبدیل ویژگی تحت ...

کارشناس ارشد مدیریت دانش. تاریخ انتشار: ۱۴۰۰/۱۱/۱۶. استخراج دانش (Knowledge Harvesting) شامل فرآیند استخراج، جمع‌آوری و ذخیره دانش به منظور در دسترس قرار دادن آن برای استفاده مجدد در آینده است.

دانشکده مهندسی علوم زمین دانشگاه صنعتی اراک در راستای توسعه و تبادل نظر علمی و ارائه آخرین یافته های علمی و پژوهشی در نظر دارد با استعانت از خدای متعال، چهارمین کنفرانس ملی داده کاوی در علوم زمین را در تاریخ 30 بهمن ماه ...

داده‌کاوی و کشف دانش کاربردهای بسیاری در کسب‌وکارها و علوم مختلف دارد، در رشته‌ی صنایع از داده‌کاوی در امور مختلفی استفاده می‌شود. از جمله مدیریت ارتباط با مشتری، مدیریت زنجیره تأمین ...

در حالی که ابزارهای هوش مصنوعی می توانند وظایف خاصی را خودکار کرده و تجزیه و تحلیل های پیچیده را انجام دهند، هنوز برای تحلیلگران داده ضروری است که نتایج را تفسیر کنید، مفروضات را تأیید می ...

داده کاوی یکی از شاخه‌های علم داده است که به بررسی و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده با ... اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده‌ها (kdd) برای اشاره به فرایند استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها مطرح شد ...

آشنایی با موضوع. کشف دانش (به انگلیسی: Knowledge discovery) یک مرحله ضروری از فرآیند بزرگتر "اکتشاف دانش در پایگاه داده‌ها" می‌باشد که طبق نظر فایاد شامل مراحل زیر است: 1. پاکسازی داده‌ها: حذف داده‌های ...

در این روش یادگیری فعال، شما به عنوان یک راهنما کار می کنید و دانش آموزان شما مسئولیت سفر یادگیری خود را بر عهده می گیرند. مطالعه از این طریق می تواند به تعامل و درک بهتر منجر شود، خلاقیت آنها ...

‫داده کاوی در پایگاه دادههای بزرگ‪ :‬مفاهیم و روشها‬ ‫شبنم شاهینی˺‪ ،‬مهشید تربتی˻‪ ،‬عبدالرضا ایزدی‬ ‫˼‬ ‫‪ -1‬دانشجوی دکتری رشته علم اطاعات و دانش شناسی‪ ،‬دانشگاه شهید چمران اهواز‬ ‫‪ -2‬کارشناس ارشد ...