هوش مصنوعی, یادگیری ماشین آکادمی داده کاوی

انجام پروژه یادگیری ماشین
دسته بندی ها : هوش مصنوعی, یادگیری ماشین آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مفهوم یادگیری ماشین
 یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که کاربردهای بسیار وسیعی دارد. اصطلاح انگلیسی آن machine learning است. در واقع به تنظیم و کشف شیوه‌ها و الگوریتم‌های می‌پردازد که بر اساس آن سامانه‌ها و رایانه‌ها توانایی یادگیری پیدا می‌کنند.امروزه در دانشگاه ها یادگیری عمیق بحث داغی است و تعداد انجام پروژه یادگیری ماشین و انجام پایان نامه یادگیری ماشین در دانشگاه ها گواه این امر است .

 هر بار شما مطلبی را در گوگل سرچ می‌کنید در واقع گوگل از یادگیری ماشین جهت نمایش بهترین گزینه به شما استفاده می‌کند و ترتیب این رتبه‌ها بر اساس یادگیری ماشین است که با ادامه خواندن این مقاله درک بیشتری از مفهوم آن پیدا خواهید کرد. هنگامی که فیسبوک تصویر شما را می‌شناسد یا زمانی که برنامه ایمیل شما برخی از ایمیل‌ها را به عنوان اسپم یا هرزه نگاری می‌شناسد اینها همه یادگیری ماشین است .
راههای ارتباطی جهت انجام پروژه یادگیری ماشین

تعریف یادگیری ماشین: علمی است که کامپیوترها بدون اینکه یک برنامه کاملاً مشخص است در مورد موضوعی داشته باشند موضوع خاصی را در طول زمان یاد می‌گیرند.
 تاریخچه یادگیری ماشین

 آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۹ زمانی که در IBM کار می‌کرد ، عبارت یادگیری ماشین را به وجود آورد ساموئل یکی از پیشروهای حوزه بازی‌های کامپیوتری و هوش مصنوعی است و اصطلاح یادگیری ماشین الهام گرفته شده از الگو شناسی و نظریه یادگیری محاسباتی است. در واقع در یادگیری ماشین الگوریتمهای ساخته و طراحی می‌شوند که صرفاً از دستورات برنامه پیروی نمی‌کنند در واقع از طریق داده‌های ورودی مدل سازی ، پیش بینی و تصمیم گیری می‌کند . از یادگیری ماشین زمانی استفاده می‌شود که برنامه نویسی الگوریتم‌های سریع با عملکرد مناسب در آنها سخت یا نشدنی است.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین
هدف یادگیری ماشین

 هدف از یادگیری ماشین در واقع این است که کامپیوترها به معنی عام آن با افزایش داده‌ها بهره وری بهتری در طول زمان پیدا کند برای مثال این یادگیری می‌تواند در تشخیص خودکار چهره‌ها استفاده شود یا حتی فراتر از آن در گام برداری ربات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه انجام شود.

در یادگیری ماشین دو نوع پژوهش وجود دارد و پژوهش نوع اول طراحی روش‌های یادگیری نوین است و پژوهش نوع دوم در واقع استفاده از آن در در حوزه‌های جدید می‌باشد.
 انواع یادگیری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 برای درک انواع یادگیری‌ها در ماشین و به خاطر سپاری آن در ذهن سناریوی طراحی می‌کنیم و با آن به شرح انواع یادگیری‌ها می‌پردازیم. برای تأثیر این موضوع یک فرضیه را در نظر بگیرید و فرض کنید ربات سگ نمایی خریداری کرده‌اید این ربات با استفاده از دوربین‌هایش می‌تواند محیط اطراف را ببیند با استفاده از میکروفون‌هایش صدا را بشنود و با بلندگوها به صورت محدود با شما سخن بگوید و این ربات سگ نما همچنین دارای قابلیتی است که می‌توان به او دستورهای را از دور داد.
 یادگیری با نظارت

 برای مثال شما می‌خواهید اولین چیزی را که به او یاد بدهید این باشد که اگر او شما را دید خرناس بکشند ولی اگر غریبه‌ای را دید پارس کند ، فرض بگیرین سگ شما توانایی تولید چنین صداهایی را دارد اما او نمی‌تواند فرق بین شما و غریبه‌ها را درک کنند برای اینکه به این منظور برسیم شما رو به روی دوربین چشمی او می ایستید و از زوایای مختلف عکس‌هایی از شما می‌گیرد و رسماً این عکسها را با صدای خرناس مرتبط می‌کنید ، از سوی دیگر تصاویر غریبه را با صدای پارس مرتبط می‌کنید در این حالت شما به کامپیوتر موجود در سگ گفته‌اید که چه ورودیها را به چه خروجی‌هایی مرتبط کند در واقع هم ورودی و هم خروجی مشخص است ، این شیوه یادگیری را یادگیری با نظارت می‌گویند.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین
 یادگیری تقویتی

 حالت دیگری را شما فرض بگیرید در این حالت شما به سگتان می‌گوید چه ورودی‌هایی را به چه خروجی‌های مرتبط کند و شما به او این فضا را می‌دهید تا خود چنین چیزی را یاد بگیرد در واقع شما به سمت او می‌روید و اگر خرناس کشید به او پاداش می‌دهد و اگر پارس کرد او را تنبیه می‌کنید و البته پاداش و تنبیه بوسیله همان کنترل از راه دور انجام می‌شود. در این حالت کامپیوتر درون سگ خود به کاوش می‌پردازد و با توجه به پاداش‌ها و تنبیه‌ها یاد می‌گیرد چه ورودی هایی را به خروجی‌هایی مرتبط کند این شیوه یادگیری را یادگیری تقویتی می گویند.
 یادگیری بی نظارت

حالا فرض بگیرید سگ شما نمی تواند فرقی بین شما و یک صندلی را بدانند و تصور کنید ورودی‌هایی که به سیستم کامپیوتری یک سگ را وارد می‌شود چه تعداد وسیعی است در واقع در این حالت سگ شما باید بتواند تشخیص دهد، چه می‌بیند چه می‌شنود و … و این داده ها را به نوعی به آنچه که بیشتر دیده مرتبط کند . اینجا ما به دنبال ارتباط ورودی‌ها و خروجی‌ها نیستیم در واقع در این مرحله ما به دنبال دسته بندی هستیم این نوع یادگیری را به یادگیری بی نظارت می گویند.
 یادگیری نیمه نظارتی

 سگ شما در طول روز روشن است و در دنیای واقعی ورودی‌های بسیاری را از محیط می‌گیرد و قاعدتاً زمانی را که شما با او سپری می‌کنید وسایلی را به او نشان می‌دهید و نامشان را می گویید به اصطلاح برچسب گذاری می‌کنید. زمان کمی است و در واقع سگ شما برخی از مطالب را از شما می گیرد و برخی دیگر را بدون نظارت شما از تجربه شخصی خود بهره می‌گیرد در واقع داده‌های او بخشی برچسب دار و بخشی بدون برچسب است این نوع یادگیری را یادگیری نیمه نظارتی می گویند.
 کاربردهای یادگیری ماشین

 همانطور که گفتیم یادگیری ماشین دارای کاربردهای بسیار وسیعی در سطح صنعت ، تجارت ، پزشکی و غیره است اما می‌خواهیم به طور مشخص چندین کاربرد اساسی یادگیری ماشین را نام ببریم و توضیح مختصری در مورد هر کدام بدهیم.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین

 سرویس‌های مالی

 معمولاً بانک‌ها و کسب و کارهایی که در صنعت مالی از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند به دنبال دو هدف عمده از این موضوع هستند یک شناسایی بینش‌های مهم در داده‌ها ، دو پیشگیری از تقلب . در واقع در بینش‌های مهم در داده‌ها آنها به دنبال فرصت‌های سرمایه گذاری هستند تا به سرمایه گذاران زمان مناسب و جای مناسب را برای سرمایه گذاری اطلاع دهند از طرف دیگر داده کاوی می‌تواند مشتریانی که دارای پروفایل‌هایی با ریسک بالا هستند را شناسایی کنند از نظارت سایبری جهت بررسی مواردی که نشان دهنده تقلب می‌باشد استفاده کند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 نفت و گاز

 جالب است بدانید که در صنعت نفت و گاز استفاده از یادگیری ماشین بسیار فصلی است برای مثال

     یافتن منابع جدید انرژی
     پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه‌ها
    آنالیز مواد معدنی موجود در زمین
    تسهیل توزیع نفت برای افزایش بهره وری و مقرون به صرفه بودن آن

 بازاریابی و فروش

 قطعاً به به فروشگاه‌های اینترنتی بزرگ جهان سرزده و احتمالا از آنها خرید کردیم برای مثال وقتی شما در آمازون جستجو می‌کنید و یا خرید می‌کنید آمازون از داده های مربوط به خریدها و جستجوها استفاده می‌کند و پیشنهادهای جدیدی را به شما ارائه می‌دهد این یکی از توانایی‌های ثبت داده ، آنالیز آن و استفاده از آن برای سفارشی سازی یک تجربه خرید است.

 حمل و نقل

شرکت‌های تحویل بار ، حمل و نقل عمومی و سازمان‌های ترابری آنالیز داده‌ها و مدل سازی جنبه‌های یادگیری ماشینی ابزارهای معینی برای اینکه از شرکت‌ها می‌باشد. آنالیز داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندها نقش کلیدی در صنعت حمل و نقل دارد که بر کاراتر نمودن مسیرها پیش بینی مسائل بالقوه برای افزایش قابلیت سود دهی می‌کند.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین

 

     زبان شناسی
    بازاریابی
     کنترل یادگیری ماشین
    ادراک ماشین
     تشخیص پزشکی
    اقتصاد
    بیمه

کاربردهای دیگر یادگیری ماشین:

    شیمی انفورماتیک
     طبقه بندی رشته های DNA
    آناتومی محاسباتی
     بینایی ماشین از جمله شناسایی اشیاء
    شناسایی کارت اعتباری جعلی
     بازی عمومی (general game playing)
     بازیابی اطلاعات

نرم افزارهای یادگیری ماشین

در انجام پروژه یادگیری ماشین از نرم افزارهای متعددی از جمله نرم افزار رپید ماینر و … استفاده میشود .
ارتباط داده کاوی با یادگیری ماشین

در واقع در انجام پروژه داده کاوی از تکنیک های یادگیری ماشین و تا حدودی آمار استفاده می شود داده کاوی توسط متخصص داده کاوی یا اصطلاحا همان داده کاو  انجام می شود. در واقع داده کاو یک مجموعه داده دارد که در این مجموعه داده او به دنبال کشف دانش پنهان و ارتباط‌های پنهان میان المان هایی است که می‌توانند به بینش و دانش جدیدی منجر شود.  معمولاً این داده ها بسیار حجیم و پیچیده و در عین حال دارای نواقص و اشکالات متعددی هستند ، با استفاده از الگوریتم های موجود در داده کاوی کشف دانش از دل این داده ها به دست می آید
 نتیجه گیری

امروزه در بسیاری از حوزه‌های پژوهشی در زمینه هوش مصنوعی نمی‌توانیم به عنوان یک هدف نامشهود یادگیری ماشین را در نظر بگیرید. یادگیری ماشینی یک ستاره فراموش شده است که در پشت پرده مشغول فعالیت است و همه تلاشش را برای پاسخگویی به سوالاتی که به دنبالش هستیم میکند . یادگیری ماشینی نوعی واقعیت است که هم اکنون برای بهبود سرویس‌های مورد استفاده انسان به کار گرفته می‌شود . انجام پروژه های یادگیری ماشین هر لحظه در حال رخ دادن است و در حال ساخت آینده ی ما …
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه یادگیری عمیق
دسته بندی ها : هوش مصنوعی, یادگیری عمیق آکادمی داده کاوی

مقدمه
امروزه یادگیری عمیق در بسیاری از امور روزانه مان بدون آنکه خود بدانیم وارد شده است ، برای مثال اگر گوشی شما با تشخیص چهره باز میشود نمونه ای از یادگیری عمیق است . یا اینستاگرام پست هایی که به موضوعات مورد علاقه شما مرتبط است را جلوی دید شما قرار میدهد همه اینها نمونه ای از یادگیری عمیق است. امروزه در دانشگاه ها یادگیری عمیق بحث داغی است و تعداد انجام پروژه یادگیری عمیق و انجام پایان نامه یادگیری عمیق  در دانشگاه ها گواه این امر است . اگر نیاز به انجام پروژه و آموزش در این زمینه داشتید با ما تماس بگیرید .
مشاوره_هر زمانی به هر شکلی که برای شما آسانتر است:
فرق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است، با این تفاوت که یادگیری عمیق از عملکرد مغز انسان الهام گرفته و از سوی دیگر به ابزارهای بسیار پیشرفته مانند کارت های گرافیک بسیار قدرتمند برای  محاسبات پیچیده داده های کلان نیاز دارد . یادگیری ماشین برای حل مساله ابتدا آن را به بخش های کوچکتر تقسیم می کنند و سپس هر کدام آنها را حل میکند اما انجام پروژه یادگیری عمیق به شکلی است که بطور کامل و کلی انجام میشود.
چرا نام آن را یادگیری عمیق گذاشتند ؟

دلیل نامگذاری یادگیری عمیق در واقع به تعداد شبکه های عصبی مربوط است، برای مثال تقریبا حدود چهار دهه پیش شبکه عصبی تنها دو لایه داشت ، امروزه حدوداً شبکه های عصبی ۱۰ الی ۱۰۰ لایه دارند در  واقع به خاطر این لایه‌های مختلف است که کامپیوترها قادر به شنیدن، دیدن و یاد گرفتن هستند.
نرم‌افزارهای مورد استفاده در یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در سال‌های اخیر تحول بزرگی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است در واقع یکی از شاخه های اصلی مبحث یادگیری امین بستر های نرم افزاری و برنامه نویسی که برای پیاده سازی مدل ها از آن استفاده می شود برای مثال برای انجام پروژه یادگیری عمیق از پایتون و متلب استفاده میشود .

    یادگیری عمیق  با پایتون
    یادگیری عمیق در متلب

الگوریتم یادگیری عمیق

 الگوریتم های یادگیری ماشین در واقع در سطحی ساده تر با تعاریفی که ما به آنها داده ایم اشکالی نظیر مثلث مربع و غیره را تشخیص می دهند اما در یادگیری عمیق اطلاعات از پیش تعیین شده به کار نمیرود در واقع برنامه تلاش می کند برای مثال تعداد خط های موجود در اشکال را شناسایی کنند و نوع برخورد خط ها را به یکدیگر بررسی کند و در نهایت تشخیص دهد که شکل مورد نظر مثلث است یا مربع .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در واقع الگوریتم یادگیری عمیق به سخت افزاری بسیار قدرتمند برای پردازش کلان داده ها نیاز دارد از سوی دیگر چون اطلاعات از پیش تعیین شده را به سیستم نمی‌دهیم. میزان زمانی که برای رسیدن به یک نتیجه طی می‌شود بیشتر خواهد بود. الگوریتمهای یادگیری عمیق از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند اخیراً الگوریتم های یادگیری عمیق زیادی  در حل مسائل هوش مصنوعی سنتی ارائه شده است.انجام پروژه یادگیری عمیق انجام پایان نامه یادگیری عمیق انجام پروژه deep learning
پیاده سازی شبکه عصبی عمیق

 شبکه های عصبی مصنوعی در واقع شبیه سازی فعالیت یادگیری مغز انسان بر روی کامپیوتر می باشند. یکی از راه های هوشمند سازی کامپیوترها شبکه های عصبی هستند که به آن یادگیری بینایی ماشین می گویند.  در شبکه های عصبی مصنوعی که در قدیم استفاده میشده است معمول ورودی شبکه از نوع بردار بوده به این معنی که بر روی داده های آموزش تغییراتی را اعمال می‌کردیم و پس از آن ویژگی یا ویژگی‌هایی خاص را استخراج می کردیم و در نهایت به صورت بردار به شبکه عصبی می دادیم .

البته این ساختار با ساختار مغز متفاوت است چون مغز داده ها را بدون تغییر و تحول می گیرد بنابراین ایده ی الگوریتم یادگیری عمیق که مدتها قبل ارائه شده بود و سخت افزارهایی که بتوان روی آن پیاده سازی کرد وجود نداشت . اما امروزه با پیشرفت تکنولوژی تحقق این الگوریتم به وجود آمده است .
کاربردهای یادگیری عمیق

امروزه یادگیری عمیق در تمامی جنبه‌های مختلف به نوعی به ما کمک می کند. هر چقدر به جلوتر می‌رویم میزان کمک یادگیری عمیق به انسان بیشتر و بیشتر می شود. برای مثال خودرو های خودران ، خدمات پیشگیری در امور بهداشتی یا حتی وقتی شما در یک وبسایت دانلود فیلم هستید و فیلم هایی به شما پیشنهاد می شود از یادگیری عمیق نشات میگیرد. چندین مثال دیگر بزنیم
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برای مثال برنامه camfind به راحتی می‌تواند تأثیر اجسام را با دوربین موبایل ببینند و تشخیص بدهد آن تصویر چیست و  google planet می‌تواند تصویر مکان را دیده و تشخیص دهد آن مکان کجاست و چیست و یا deepstereo برای تکمیل چهره انسان استفاده می شود. میتوانیم دسته های کلی کاربردهای یادگیری عمیق را به صورت زیر بنویسیم

     درک احساسات
     رباتی
     امنیت فضای سایبری
     سلامتی انسان
     امنیت فضای سایبری
     بینایی کامپیوتر
     اقتصاد
     تشخیص صحبت

انجام پروژه یادیگری عمیق انجام پایان نامه یادگیری عمیق انجام پروژه deep learning
یادگیری عمیق در پردازش تصویر

در شبکه های اجتماعی چون فیسبوک که دارای حجمی از داده ها و افراد می باشد . همانطور که می‌دانیم تشخیص چهره یکی از مهمترین ویژگی‌های چنین سایت هایی است که یادگیری عمیق راه رسیدن به پردازش تصویر است که در آن مدل چگونگی انجام وظایف طبقه بندی را مستقیماً از طریق تصاویر ، متون و صداها یاد می گیرد . یادگیری عمیق اغلب به واسطه معماری شبکه عصبی تبلور می‌یابد.
کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی – انجام پروژه یادگیری عمیق در پزشکی

 در چند سال گذشته از هوش مصنوعی برای پیش بینی و تشخیص بیماری هایی چون سرطان سینه سرطان پستان بیماری‌های قلبی عروقی دیابت و غیره استفاده های متعددی شده است. در پیش بینی بیماری های قلبی از الگوریتمهای  مختلف classification استفاده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
از آنجا که دقت در  پژوهش های پزشکی بسیار حیاتی از چندین الگوریتم متفاوت برای دقت صحت آنها استفاده شده است برای مثال الگوریتم های مثل درخت تصمیم ماشین، بردار پشتیبان svm ، شبکه عصبیRBF الگوریتم naive bayes   و تعدادی دیگر از الگوریتم های هوش مصنوعی استفاده شده است. در سال ۲۰۱۶ با تحقیقی که انجام شد. پژوهشگران به این نتیجه رسیدند که در واقع استفاده ترکیبی از بهترین الگوریتم های یادگیری ماشین در حوزه پزشکی می تواند بهترین نتیجه ها را در بر داشته باشد .

نمونه ای از انواع پروژه هایی که انجام میشود

    الگوریتم خفاش
    الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی
    الگوریتم زنبورها
    الگوریتم باکتری ها
    الگوریتم تفاضل تکاملی
    الگوریتم کرم شب تاب
    الگوریتم جهش قورباغه ها
    الگوریتم گرگ ها
    جستجوی هارمونی
    الگوریتم ژنتیک
    الگوریتم مورچگان
    شبیه سازی تبرید
    الگوریتم رقابت استعماری
    بازشناسی الگو
    الگوریتم خوشه بندی هوشمند
    انتخاب ویژگی
    بهینه سازی برمبنای جغرافیای زیستی
    بهینه سازی چند هدفه
    خوشه بندی فازی
    منطق فازی
    الگوریتم فرا ابتکاری
    خوشه بندی
    دسته بندی
    clustering
    classification
    feature extraction

    لبه یابی از تصویر با الگوریتم های بهینه سازی
    پردازش موازی
    نویز زدایی از تصویر
    مه زدایی از تصویر
    شناسایی اثر انگشت
    شناسایی حرکت های مشکوک
    تشخیص حروف الفبا
    تشخیص متن
    تشخیص اثر انگشت
    تشخیص صحت امضا
    حذف تصاویر مبتذل از ویدیو
    کنترل تصویری خط بسته بندی کارخانه
    تصاویر سه بعدی
    شناسایی دانه و سلول های معیوب
    پردازش موازی
    نویز زدایی از تصویر
    مه زدایی از تصویر
    شناسایی اثر انگشت
    شناسایی افراد با استفاده از مردمک چشم
    حفاظت تصویری و صوتی اماکن
    شبیه سازی
    الگوریتم pso
    الگوریتم کرم شب تاب

    تشخیص چهره
    پانوراما
    پنهان سازی متن در تصویر
    پنهان سازی تصویر در تصویر
    تشخیص فاصله
    تشخیص پلاک خودرو
    تشخیص خواب آلودگی راننده
    تشخیص علایم راهنمایی و رانندگی
    تشخیص نوع و محل سرطان مغز ، سینه ، کبد و… در تصاویر CT و MRI
    پردازش تصاویر پزشکی
    پردازش داده های رادار
    تشخیص دیابت رتینوپاتی
    فشرده سازی تصویر
    بزرگنمایی تصویر بدون افت کیفیت
    تشخیص بافت و نوع
    ردیابی تصویری شی متحرک
    جداسازی اشیا از پس زمینه
    شناسایی علف های هرز
    شناسایی میوه های رسیده از نارس
    تشخیص اسکناس
    کنترل وسایل با استفاده از علامت دست
    کنترل تصویری تردد
    تصاویر سه بعدی
    شناسایی دانه و سلول های معیوب

انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka)
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, داده کاوی, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka) یا انجام پایان نامه داده کاوی با وکا (weka) امروزه بسیار فراگیر شده است . آکادمی داده کاوی با داشتن بهترین متخصصان در زمینه انجام پروژه های داده کاوی با weka همراه شما خواهند بود .

خدمات ما
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انجام پروژه های داده کاوی در سطح شرکتی
     مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاویانجام پروژه های تحلیل داده ها
     انجام پایان نامه و پروژه های تحیلی سیستم های فروش مدیریت مشتری با استفاده از داده کاوی
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های بخش بندی داده ها
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های امنیت شبکه
    مشاور پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
    مشاور انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های یادگیری ماشین، پردازش الگو، رباتیک و …
    موضوع پایان نامه ارشد داده کاوی
    موضوع پایان نامه داده کاوی
    پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
    پایان نامه با موضوع شبکه های اجتماع

سفارش انجام پروژه وکا
معرفی نرم افزار وکا (weka) نرم افزارهای متعددی تولید شده اند . مقایسه دقیق و علمی این ابزارها زمانی محقق میشود که  از جنبه های متفاوت و متعددی مثل تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، ، الگوریتمها پیاده سازی شده، واسطهای کاربر پسند روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصور سازی ، روشهای پیش پردازش داده ها، ، حجم ممکن برای پردازش داده ها ، پلت فرم های سازگار برای اجرا،‌ قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت میگیرد . نرم افزار وکا weka  از بهترین نرم افزارهایی است که میشود به آن اشاره کرد که دارای امکانات متعددی است مانند‌ امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارآ، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با وکh انجام پروژه داده کاوی (weka)

نرم افزار وکا (weka) در میزکار خودش الگوریتم های روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیشپردازش داده ها را برای دسترسی آسان و سرعت عمل هرچه بیشتر نهاده تا به راحتی و منعطف روی مجموعه داده ها آزمایش نمود . از جمله نکات مثبت این نرم افزار پشتیبانی‏‏های ارزشمندی است که برای کل فرآیند داده کاوی ‏های تجربی فراهم می‏کند ، در واقع این پشتیبانی‏ها، آماده سازی دادههای ورودی، ارزیابی آماری چارچوب­های یادگیری و نمایش گرافیکی داده های ورودی و نتایج یادگیری است .نرم افزار وکا دارای ابزارهای متنوع پیش پردازش داده هاست. این جعبه ابزار متنوع از طریق یک واسط متداول به راحتی در دسترس است، به گونه ای که کاربر روش های متفاوت میتواند آن را با یکدیگر مقایسه کند و روش هایی که برای حل مساله مناسب تر است مدح نظر قرار دهد.

نرم­افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند طراحی و توسعه یافته است و اسم آن از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج شده است.Weka ، نام پرندهای است که پرواز نمیکند و  طبیعتی جستجوگر دارد و در نیوزلند، یافت می‏ شود. این نرم افزار با زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار پیدا کرده است. Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا می‏ شوداین نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتم های یادگیری متفاوت، ایجاد کرده که از طریق آن روش ‏های پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده موجود، قابل اعمال است.

 نرم افزار وکا دارای چهار واسط کاربری متفاوت می‌باشد

 Explorer: روش‌های مختلف آماده‌سازی، تبدیل و الگوریتم‌های مدلسازی بر روی داده‌ها را اجرا میکند
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 Experimenter:  این حالت فقط  اجرای الگوریتم‌های مختلف رده‌بندی را به صورت هم‌زمان و مقایسه نتایج آن‌ها وجود دارد. تمامی شاخص‌های مورد نیاز به منظور بررسی مدل‌های رده بندی در این قسمت تعریف شده و قرار دارند و گزارشات مفصلی را از جمله آزمون T می توان در این قسمت پس از مدلسازی استخراج نمود.

 Knowledge Flow:  یک واسط گرافیکی در این قسمت طراحی شده است که در آن می توان جریان های داده ای مختلف تولید نمود.

 command line interface: امکان مدلسازی توسط کدنویسی خط به خط در این قسمت وجود دارد.در وکا داده ها می توانند به فرمت های مختلف از جمله Excel، CSV و Arff باشند. اما به طور کلی این نرم افزار با داده‌ها به فرمت Arff میانه بهتری دارد.انجام پروژه های داده کاوی با وکا weka

توابع که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

    تبدیل متغیرهای گسسته چند مقداری به دو مقداری و تبدیل متغیرهای پیوسته به گسسته
    گسسته سازی بدون نظارت و با نظارت
    روش‌های مختلف برای ادغام مقادیر مختلف متغیرهای گسسته
    جایگذاری مقادیر از دست رفته
    روش‌های نمونه گیری با جایگذاری و بدون جایگذاری و روش‌های پیشرفته تر مانند SMOTE
    روش LOF (Local Outlier Factor) برای پیدا کردن نقاط دورافتاده
    کاهش بعد داده ‌ها با استفاده از تحلیل اجزای اصلی (PCA) و موجک (Wavelet)
    نرمالسازی و استانداردسازی

خوشه‌بندی که در نرم افزار وکا وجود دارد

    روش‌های سلسله مراتبی
    روش‌های برپایه توزیع احتمالی مانند EM
    روش‌های بر پایه مرکز هندسی: kmeans
    روش‌های بر پایه چگالی: DBSCAN و OPTICS

کشف قواعد انجمنی که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    روش‌های درختی مانند FP growth
    روش Apriori
    کشف قواعد انجمنی متوالی

رده‌بندی معمول و جمعی که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

روش‌های بر پایه بیز: بیز ساده و شبکه بیزی

توابع: ماشین بردار پشتیبان (SVM) که توابع کرنل‌های مختلف را پشتیبانی می‌کند، شبکه‌های عصبی و رگرسیون لجستیک

KNN: روش‌های برپایه حافظه

درخت‌های تصمیم: الگوریتم‌هایی مانند ID3 و C4.5

روش‌های برپایه قاعده: جداول تصمیم و OneR توانایی ساخت قوانین بر روی تنها یک متغیرانجام پروژه داده کاوی با وکا

ویژگی های نرم افزار وکا (weka)

    محیط های مختلف کاری به منظور سهولت در اجرای مدلسازی های مختلف
    در بردارنده محدوده وسیعی آماده سازی داده‌ها و روش‌های انتخاب ویژگی‌ها به صورت یکپارچه.
    وجود تعداد زیادی شاخص به منظور ارزیابی روش های رده بندی
    محدوده وسیعی از روش های رده بندی

معایب نرم افزار وکا (weka)

    زمان‌بر بودن اجرای مدل‌ها به علت عدم بهینه بودن برخی از آنها
    محدودیت شدید در مصورسازی داده ها
    محدودیت در منابع آموزشی
    محدودیت در روش های خوشه بندی و قواعد انجمنی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com