داده کاوی آکادمی داده کاوی

لیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.

دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .

امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …
ه کاوی چیست ؟ | هر آنچه در مورد داده کاوی نیاز است بدانید |
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
تاریخچه داده کاوی

اصطلاح Data Fishing  یا Data Dredging  به معنی صید داده بوجود آمد . این اصطلاح به این معنی است که درون حجم عظیمی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی ، هر گونه ارتباطی را مورد بررسی قرار دهیم. در سال ۱۹۸۹ اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده مطرح شد و در سال ۱۹۹۰ اصطلاح داده کاوی بوجود آمد و در همین سال با استفاده از داده کاوی ، خرده فروش ها و بازارهای مالی به تجزیه تحلیل داده ها و پیش بینی نوسانات در نرخ بهره و افزایش مشتری پرداختند .
تفاوت داده کاوی با آمار
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تحلیل های آماری در کل بنظر بی شباهت به تحلیل های داده کاوی نیستند . اما حالب ترین تفاوت این دو با هم در این است که در آمار پیش فرض هایی وجود دارد و آمار گر با تحلیل خود به اثبات یا رد آن فرضیه میپردازد اما در داده کاوی گویی داده کاو خود نیز نمیداند دقیقا دنبال چه چیزی هست ! او به دنبال ارتباط های پنهان و کشف نشده است . داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد.
چه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟

میتوان گفت اصلی ترین دلیل و توجه به این دانش این بود که حجم وسیعی از داده ها موجود بود و شدیدا این نیاز بوجود آمده بود که باید از این داده ها اطلاعات و دانش مفیدی استخراج کرد و از آن برای کنترل ، تحلیل و پیش بینی استفاده کرد بنابراین دلایل کلی را  میتوان در سه مورد نوشت : حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است. اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است. دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است. اما پاسخ تمامی این مشکلات تنها و تنها داده کاوی است . با داده کاوی میتوان حجم عظیم داده ها را اصطلاحا کاوید و دانش را از دل آن بیرون کشید . ویژگی های اصلی داده کاوی

کشف اتوماتیک الگوها در انجام پروژه های داده کاوی
پیشبینی احتمالی نتایج و خروجی ها
تولید اطلاعات اجرایی و مفید
متمرکز بر داده های بزرگ
مزایای داده کاوی
ایجاد روابط بصورت اتوماتیک
استفاده از داده های متنوع
دینامیک بودن
عدم نیاز به داده های صحیح
ساخت مدل های واقعی
آنالیز کردن داده های واقعی
دوری از اشکالات احتمالی نمونه گیریچه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟
اجزای اصلی سیستم داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پایگاه داده: مجموعه‌ای از پایگاه داده ها، انباره داده، صفحه گسترده، یا دیگر انواع مخازن اطلاعات، پاکسازی داده‌ها و تکنیک‌های یکپارچه سازی روی این داده‌ها انجام می‌شود. سرویس دهنده پایگاه داده: که مسئول بازیابی داده‌های مرتبط براساس نوع درخواست داده کاوی کاربر می‌باشد.

پایگاه دانش: این پایگاه از دانش زمینه تشکیل شده تا به جستجو کمک کند یا برای ارزیابی الگوهای یافته شده از آن استفاده می‌شود.

موتور داده کاوی: این موتور جزء اصلی سیستم داده کاوی است و به طور ایده آل شامل مجموعه‌ای از پیمانه‌ها نظیر توصیف، تداعی، کلاس بندی، آنالیز خوشه‌ها و آنالیز تکامل و انحراف است.

پیمانه ارزیابی الگو: این جزء معیارهای جذابیت را به کار می‌بندد و با پیمانه داده کاوی تعامل می‌کند، بدین صورت که تمرکز آن بر جستجو بین الگوهای جذاب می‌باشد، و از یک حد آستانه جذابیت استفاده می‌کند تا الگوهای کشف شده را ارزیابی کند.

واسط گرافیکی کاربر: این پیمانه بین کاربر و سیستم داده کاوی ارتباط برقرار می‌کند، به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم داده کاوی از طریق پرس و جو ارتباط برقرار کند. این جزء به کاربر اجازه می‌دهد تا شمای پایگاه داده یا انباره داده را مرور کرده، الگوهای یافته شده را ارزیابی کرده و الگوها را در فرم‌های بصری گوناگون، بازنمایی کند.
کاربردهای داده کاوی

علم داده کاوی جزو ده علم برتری است که تحولی در عصر تکنولوژی ایجاد نموده است . در هر فضایی که داده ای تولید میشود میتوان گفت داده کاوی میتواند کاربرد داشته باشد . از جمله امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، ورزش و سرگرمی، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، کتابداری و اطلاع‌رسانی … امروزه استفاده از داده کاوی در شرکتها به امری حیاتی تبدیل شده است . تمامی شرکتهایی که پارامتر مشتریان در کانون توجه است مانند فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره استفاده از داده کاوی برای کشف اطلاعات ضروری است . این اطلاعات حاصل از داده کاوی به شرکتها کمک میکند تا ارتباطهای عوامل داخلی قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد .  بگذارید چند مثال در زمینه های مختلف بزنیم و هر کدام را مقداری توضیحی بدهیم .
در زمینه صنعت
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یکی از مثالهای معروف استفاده از داده کاوی در صنعت متعلق به شرکت فولادسازی پوهانگ است . که با استفاده از الگوریتمهای داده کاوی حدود ۱۵ درصد میزان مصرف انرژی را کاهش دادند که نتیجه این کاهش ۳/۱ میلیون دلار صرفه جویی بوده واین نتیجه قطعا باعث کاهش قیمت محصولات در نتیجه افزایش فروش و رضایتمندی بیشتر مشتریان شده است .
در هتل‌داری

در صنعت هتلداری استفاده از داده کاوی میتواند فرق برنده و بازنده را مشخص کند . یکی از هتلهای مشهوری که در لاس وگاس است ؛ برای افزایش رضایتمندی مسافران از الگوریتمهای داده کاوی بهره برد . این هتل بصورت پرسشنامه داده هایی جمع نمود و توانست عواملی که باعث میشود مسافران دوباره به هتل بازگردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی مسافران، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.
در مدیریت ریسک

در بانکی از بامکهای کانادا مسئله مهم تقلب در حسابها و چگونگی و میزان برگشت وامهای داده شده توسط بانک با استفاده از الگوریتم های داده کاوی را حل نمودند . حوزه‌های داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:  ۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری  ۲٫ هوش مصنوعی  ۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
مراحل داده کاوی

مرحله اول: تشکیل انبار داده. با توجه به عنوان، این مرحله برای تشکیل محیطی پیوسته و یک پارچه جهت انجام مراحل بعدی و داده کاوی در آن، انجام می گیرد. در حالت کلی انبار داده مجموعه پیوسته و طبقه بندی شده است که دائما در حال تغییر بوده و دینامیک است که برای کاوش آماده می شود.

مر حله دوم: انتخاب داده ها. در این مرحله برای کم کردن هزینه های عملیات داده کاوی، داده هایی از پایگاه داده انتخاب می شوند. که مورد مطالعه هستند و هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آن هاست.

مرحله سوم: تبدیل داده ها. مشخص است برای انجام عملیات داده کاوی لزوما باید تبدیلات خاصی روی داده ها انجام گیرد ممکن است این تبدیلات خیلی راحت و مختصر مثل تبدیل byte به integer باشد یا خیلی پیچیده و زمان بر و با هزینه های بالا مثل تعریف صفات جدید و یا تبدیل و استخراج داده ها از مقادیر رشته ای و … باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مرحله چهارم: کاوش در داده ها. در این مرحله است که داده کاوی انجام می شود. در این مرحله با استفاده از تکنیک های داده کاوی داده ها مورد کاوش قرار گرفته، دانش نهفته در آن ها استخراج شده و الگو سازی صورت می گیرد.

مرحله پنجم: تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
CRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه داده کاوی ، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  نام دارد. این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه داده کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.   اگر متن های قدیمی و کلاسیک داده کاوی را مطالعه کرده باشید، در آن چهار وظیفه ی اساسی برای داده کاوی برشمرده شده استروش کریسپ

    دسته بندی (Classification)
    خوشه بندی (Clustering)
    تحلیل قواعد انجمنی (Association Rules)
    مصور سازی (Visualization)

که البته کمابیش نقش های دیگری نیز به ان اضافه می کنند ولی در کل همین است که همین است. خب این یک تقسیم بندی. در تقسیم بندی دیگر، تمام الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین به سه دسته کلی:

    یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
    یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
    یادگیری نیمه ناظر (Semi-Supervised Learning)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هر کدام از این تقسیم بندی ها الگوریتم ها و دنیای خودش را دارد ولی به طور کلی، یادگیری با ناظر با استفاده از برچسب یا label داده ها، برچسب داده های مشاهده نشده را تشخیص می دهد ولی در یادگیری بدون ناظر معمولا برچسب داده ها موجود نیست. یادگیری نیمه ناظر هم چیزی بین این دوتاست که معمولا حالت استاد-شاگردی در آن شبیه سازی می شود و استاد تنها در بعضی مواقع خاص تقلب هایی به شاگردش که الگوریتم باشد، می رساند. هر کدام از این سه حالت کلی، دنیای خاص خودشان را دارند. به طور مثال خود یادگیری باناظر در یک دسته بندی به زیربخش های زیر می تواند تفکیک شود: ( بر مبنای کتاب Machine Learning With R)

یادگیری تنبل (Lazy Learning): که با استفاده از ذخیره سازی داده ها، دسته بندی را انجام می دهند. مثال بارزش الگوریتم نزدیک ترین همسایگی (KNN) است.

یادگیری احتمالی (Probabilistic Learning): با استفاده از تکنیک ها و روش های آماری نظیر تئوری بیزین، کار دسته بندی را انجام می دهند.

یادگیری تقسیم و غلبه (Divide and Conquer Learning): با استفاده از استراتژی معروف انگلیس در سال های دور و شاید الان، یعنی تقسیم و غلبه، دسته بندی صورت می گیرد. مثال معروفش درخت تصمیم است.

پیش بینی مقدار عددی (Regression Methods): در اینجا برچسب خود مقدار متغیر پاسخ است که با استفاده از الگوریتم های مختلف، پیش بینی می شود. مثال معروفش همان رگرسیون خطی است.

روش های جعبه سیاهی (Black-box Methods): که نحوه ی عملکرد دقیق در میانه های راه اجرای الگوریتم ها قابل تفکیک نیست که عمدتا ناشی از پیچیدگی ذات متغیرها و تعداد زیاد آنهاست. اصلی ترین روش شبکه عصبی و خانواده ی پرجمعیت آن است.در یادگیری ماشین و داده کاوی هیچ وحی منزل ای وجود ندارد لذا این تقسیم بندی یک تقسیم بندی پیشنهادی است. بنابراین با این فرض می توان حوزه ی کلی یادگیری بدون ناظر را نیز به زیربخش های زیر تقسیم کرد: ( بر مبنای کتاب Data Mining Concepts and Techniques)

    خوشه بندی افرازی (Partitioning Methods)
    خوشه بندی سلسه مراتبی (Hierarchical Methods)
    خوشه بندی چگالی محور (Density-Based Methods)
    خوشه بندی شبکه ای (Grid-Based Methods)

نرم افزارهای داده کاوینرم افزارهای داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner: این نرم‌افزار که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیاتِ مختلفِ حوزه‌ی علوم‌داده را تجمیع کند و به دانشمندانِ علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل‌های مورد نیاز برای عملیات داده‌کاوی را شناسایی کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Weka : نرم‌افزار وکا(weka) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف جهت عملیات داده‌کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندانِ علوم داده می‌گذارد. کار با این نرم‌افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Orange یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده‌کاوی نرم افزاری Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی اگر با شبکه‌های عصبی آشنا باشید می‌دانید که طراحیِ این گونه شبکه‌ها معمولاً کارِ وقت‌گیری است و نیاز به دقتِ بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی می‌توانید شبکه‌های عصبیِ مخصوصِ خود را طراحی کنید و مدل‌های مختلفِ داده را توسط آن ها آزمایش کنید.
انجام پروژه متن کاوی
دسته بندی ها : پایتون, متن کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

آکادمی داده کاوی با ۳ سال تجربه موفق در زمینه انجام پروژه‌های مختلف از جمله انجام پروژه متن کاوی و آموزش انجام پایان نامه متن کاوی و انجام پروژه داده کاوی در تلاش است تا بهترین خدمات ممکن را در این زمینه ارائه بدهد. در انجام پروژه‌ های متن کاوی  معمولاً از سه ابزار  زیر استفاده میشود:

     متن کاوی با رپیدماینر
     متن کاوی با پایتون
       متن کاوی در r

 
سفارش انجام پروژه متن کاوی

 

انجام پروژه متن کاوی انجام پایان نامه متن کاوی
متن کاوی چیست؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 اگر بخواهیم به صورت خیلی ساده  متن کاوی را تعریف کنیم، می‌توانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج می‌شود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودی‌های متن ، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها خواهد بود.
 وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی

     دسته بندی متون
     خوشه بندی متون
     استخراج معنی و مفهوم
     تولید رده بندی دانه‌ای
      تجزیه و تحلیل احساسات
     خلاصه کردن اسناد
     مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها

متن کاوی زبان فالیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .

امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی

بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …
ه کاوی چیست ؟ | هر آنچه در مورد داده کاوی نیاز است بدانید |
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
تاریخچه داده کاوی

اصطلاح Data Fishing  یا Data Dredging  به معنی صید داده بوجود آمد . این اصطلاح به این معنی است که درون حجم عظیمی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی ، هر گونه ارتباطی را مورد بررسی قرار دهیم. در سال ۱۹۸۹ اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده مطرح شد و در سال ۱۹۹۰ اصطلاح داده کاوی بوجود آمد و در همین سال با استفاده از داده کاوی ، خرده فروش ها و بازارهای مالی به تجزیه تحلیل داده ها و پیش بینی نوسانات در نرخ بهره و افزایش مشتری پرداختند .
تفاوت داده کاوی با آمار

تحلیل های آماری در کل بنظر بی شباهت به تحلیل های داده کاوی نیستند . اما حالب ترین تفاوت این دو با هم در این است که در آمار پیش فرض هایی وجود دارد و آمار گر با تحلیل خود به اثبات یا رد آن فرضیه میپردازد اما در داده کاوی گویی داده کاو خود نیز نمیداند دقیقا دنبال چه چیزی هست ! او به دنبال ارتباط های پنهان و کشف نشده است . داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد.
چه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟

میتوان گفت اصلی ترین دلیل و توجه به این دانش این بود که حجم وسیعی از داده ها موجود بود و شدیدا این نیاز بوجود آمده بود که باید از این داده ها اطلاعات و دانش مفیدی استخراج کرد و از آن برای کنترل ، تحلیل و پیش بینی استفاده کرد بنابراین دلایل کلی را  میتوان در سه مورد نوشت : حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است. اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است. دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است. اما پاسخ تمامی این مشکلات تنها و تنها داده کاوی است . با داده کاوی میتوان حجم عظیم داده ها را اصطلاحا کاوید و دانش را از دل آن بیرون کشید . ویژگی های اصلی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کشف اتوماتیک الگوها در انجام پروژه های داده کاوی
پیشبینی احتمالی نتایج و خروجی ها
تولید اطلاعات اجرایی و مفید
متمرکز بر داده های بزرگ
مزایای داده کاوی
ایجاد روابط بصورت اتوماتیک
استفاده از داده های متنوع
دینامیک بودن
عدم نیاز به داده های صحیح
ساخت مدل های واقعی
آنالیز کردن داده های واقعی
دوری از اشکالات احتمالی نمونه گیریچه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟
اجزای اصلی سیستم داده کاوی

پایگاه داده: مجموعه‌ای از پایگاه داده ها، انباره داده، صفحه گسترده، یا دیگر انواع مخازن اطلاعات، پاکسازی داده‌ها و تکنیک‌های یکپارچه سازی روی این داده‌ها انجام می‌شود. سرویس دهنده پایگاه داده: که مسئول بازیابی داده‌های مرتبط براساس نوع درخواست داده کاوی کاربر می‌باشد.

پایگاه دانش: این پایگاه از دانش زمینه تشکیل شده تا به جستجو کمک کند یا برای ارزیابی الگوهای یافته شده از آن استفاده می‌شود.

موتور داده کاوی: این موتور جزء اصلی سیستم داده کاوی است و به طور ایده آل شامل مجموعه‌ای از پیمانه‌ها نظیر توصیف، تداعی، کلاس بندی، آنالیز خوشه‌ها و آنالیز تکامل و انحراف است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیمانه ارزیابی الگو: این جزء معیارهای جذابیت را به کار می‌بندد و با پیمانه داده کاوی تعامل می‌کند، بدین صورت که تمرکز آن بر جستجو بین الگوهای جذاب می‌باشد، و از یک حد آستانه جذابیت استفاده می‌کند تا الگوهای کشف شده را ارزیابی کند.

واسط گرافیکی کاربر: این پیمانه بین کاربر و سیستم داده کاوی ارتباط برقرار می‌کند، به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم داده کاوی از طریق پرس و جو ارتباط برقرار کند. این جزء به کاربر اجازه می‌دهد تا شمای پایگاه داده یا انباره داده را مرور کرده، الگوهای یافته شده را ارزیابی کرده و الگوها را در فرم‌های بصری گوناگون، بازنمایی کند.
کاربردهای داده کاوی

علم داده کاوی جزو ده علم برتری است که تحولی در عصر تکنولوژی ایجاد نموده است . در هر فضایی که داده ای تولید میشود میتوان گفت داده کاوی میتواند کاربرد داشته باشد . از جمله امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، ورزش و سرگرمی، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، کتابداری و اطلاع‌رسانی … امروزه استفاده از داده کاوی در شرکتها به امری حیاتی تبدیل شده است . تمامی شرکتهایی که پارامتر مشتریان در کانون توجه است مانند فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره استفاده از داده کاوی برای کشف اطلاعات ضروری است . این اطلاعات حاصل از داده کاوی به شرکتها کمک میکند تا ارتباطهای عوامل داخلی قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد .  بگذارید چند مثال در زمینه های مختلف بزنیم و هر کدام را مقداری توضیحی بدهیم .
در زمینه صنعت

یکی از مثالهای معروف استفاده از داده کاوی در صنعت متعلق به شرکت فولادسازی پوهانگ است . که با استفاده از الگوریتمهای داده کاوی حدود ۱۵ درصد میزان مصرف انرژی را کاهش دادند که نتیجه این کاهش ۳/۱ میلیون دلار صرفه جویی بوده واین نتیجه قطعا باعث کاهش قیمت محصولات در نتیجه افزایش فروش و رضایتمندی بیشتر مشتریان شده است .
در هتل‌داری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در صنعت هتلداری استفاده از داده کاوی میتواند فرق برنده و بازنده را مشخص کند . یکی از هتلهای مشهوری که در لاس وگاس است ؛ برای افزایش رضایتمندی مسافران از الگوریتمهای داده کاوی بهره برد . این هتل بصورت پرسشنامه داده هایی جمع نمود و توانست عواملی که باعث میشود مسافران دوباره به هتل بازگردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی مسافران، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.
در مدیریت ریسک

در بانکی از بامکهای کانادا مسئله مهم تقلب در حسابها و چگونگی و میزان برگشت وامهای داده شده توسط بانک با استفاده از الگوریتم های داده کاوی را حل نمودند . حوزه‌های داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:  ۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری  ۲٫ هوش مصنوعی  ۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
مراحل داده کاوی

مرحله اول: تشکیل انبار داده. با توجه به عنوان، این مرحله برای تشکیل محیطی پیوسته و یک پارچه جهت انجام مراحل بعدی و داده کاوی در آن، انجام می گیرد. در حالت کلی انبار داده مجموعه پیوسته و طبقه بندی شده است که دائما در حال تغییر بوده و دینامیک است که برای کاوش آماده می شود.

مر حله دوم: انتخاب داده ها. در این مرحله برای کم کردن هزینه های عملیات داده کاوی، داده هایی از پایگاه داده انتخاب می شوند. که مورد مطالعه هستند و هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آن هاست.

مرحله سوم: تبدیل داده ها. مشخص است برای انجام عملیات داده کاوی لزوما باید تبدیلات خاصی روی داده ها انجام گیرد ممکن است این تبدیلات خیلی راحت و مختصر مثل تبدیل byte به integer باشد یا خیلی پیچیده و زمان بر و با هزینه های بالا مثل تعریف صفات جدید و یا تبدیل و استخراج داده ها از مقادیر رشته ای و … باشد.

مرحله چهارم: کاوش در داده ها. در این مرحله است که داده کاوی انجام می شود. در این مرحله با استفاده از تکنیک های داده کاوی داده ها مورد کاوش قرار گرفته، دانش نهفته در آن ها استخراج شده و الگو سازی صورت می گیرد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مرحله پنجم: تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
CRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه داده کاوی ، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  نام دارد. این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه داده کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.   اگر متن های قدیمی و کلاسیک داده کاوی را مطالعه کرده باشید، در آن چهار وظیفه ی اساسی برای داده کاوی برشمرده شده استروش کریسپ

    دسته بندی (Classification)
    خوشه بندی (Clustering)
    تحلیل قواعد انجمنی (Association Rules)
    مصور سازی (Visualization)

که البته کمابیش نقش های دیگری نیز به ان اضافه می کنند ولی در کل همین است که همین است. خب این یک تقسیم بندی. در تقسیم بندی دیگر، تمام الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین به سه دسته کلی:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
    یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
    یادگیری نیمه ناظر (Semi-Supervised Learning)

هر کدام از این تقسیم بندی ها الگوریتم ها و دنیای خودش را دارد ولی به طور کلی، یادگیری با ناظر با استفاده از برچسب یا label داده ها، برچسب داده های مشاهده نشده را تشخیص می دهد ولی در یادگیری بدون ناظر معمولا برچسب داده ها موجود نیست. یادگیری نیمه ناظر هم چیزی بین این دوتاست که معمولا حالت استاد-شاگردی در آن شبیه سازی می شود و استاد تنها در بعضی مواقع خاص تقلب هایی به شاگردش که الگوریتم باشد، می رساند. هر کدام از این سه حالت کلی، دنیای خاص خودشان را دارند. به طور مثال خود یادگیری باناظر در یک دسته بندی به زیربخش های زیر می تواند تفکیک شود: ( بر مبنای کتاب Machine Learning With R)

یادگیری تنبل (Lazy Learning): که با استفاده از ذخیره سازی داده ها، دسته بندی را انجام می دهند. مثال بارزش الگوریتم نزدیک ترین همسایگی (KNN) است.

یادگیری احتمالی (Probabilistic Learning): با استفاده از تکنیک ها و روش های آماری نظیر تئوری بیزین، کار دسته بندی را انجام می دهند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یادگیری تقسیم و غلبه (Divide and Conquer Learning): با استفاده از استراتژی معروف انگلیس در سال های دور و شاید الان، یعنی تقسیم و غلبه، دسته بندی صورت می گیرد. مثال معروفش درخت تصمیم است.

پیش بینی مقدار عددی (Regression Methods): در اینجا برچسب خود مقدار متغیر پاسخ است که با استفاده از الگوریتم های مختلف، پیش بینی می شود. مثال معروفش همان رگرسیون خطی است.

روش های جعبه سیاهی (Black-box Methods): که نحوه ی عملکرد دقیق در میانه های راه اجرای الگوریتم ها قابل تفکیک نیست که عمدتا ناشی از پیچیدگی ذات متغیرها و تعداد زیاد آنهاست. اصلی ترین روش شبکه عصبی و خانواده ی پرجمعیت آن است.در یادگیری ماشین و داده کاوی هیچ وحی منزل ای وجود ندارد لذا این تقسیم بندی یک تقسیم بندی پیشنهادی است. بنابراین با این فرض می توان حوزه ی کلی یادگیری بدون ناظر را نیز به زیربخش های زیر تقسیم کرد: ( بر مبنای کتاب Data Mining Concepts and Techniques)

    خوشه بندی افرازی (Partitioning Methods)
    خوشه بندی سلسه مراتبی (Hierarchical Methods)
    خوشه بندی چگالی محور (Density-Based Methods)
    خوشه بندی شبکه ای (Grid-Based Methods)

نرم افزارهای داده کاوینرم افزارهای داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner: این نرم‌افزار که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیاتِ مختلفِ حوزه‌ی علوم‌داده را تجمیع کند و به دانشمندانِ علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل‌های مورد نیاز برای عملیات داده‌کاوی را شناسایی کنند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Weka : نرم‌افزار وکا(weka) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف جهت عملیات داده‌کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندانِ علوم داده می‌گذارد. کار با این نرم‌افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Orange یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده‌کاوی نرم افزاری Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی اگر با شبکه‌های عصبی آشنا باشید می‌دانید که طراحیِ این گونه شبکه‌ها معمولاً کارِ وقت‌گیری است و نیاز به دقتِ بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی می‌توانید شبکه‌های عصبیِ مخصوصِ خود را طراحی کنید و مدل‌های مختلفِ داده را توسط آن ها آزمایش کنید.
انجام پروژه متن کاوی
دسته بندی ها : پایتون, متن کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

آکادمی داده کاوی با ۳ سال تجربه موفق در زمینه انجام پروژه‌های مختلف از جمله انجام پروژه متن کاوی و آموزش انجام پایان نامه متن کاوی و انجام پروژه داده کاوی در تلاش است تا بهترین خدمات ممکن را در این زمینه ارائه بدهد. در انجام پروژه‌ های متن کاوی  معمولاً از سه ابزار  زیر استفاده میشود:

     متن کاوی با رپیدماینر
     متن کاوی با پایتون
       متن کاوی در r
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 
سفارش انجام پروژه متن کاوی

 

انجام پروژه متن کاوی انجام پایان نامه متن کاوی
متن کاوی چیست؟

 اگر بخواهیم به صورت خیلی ساده  متن کاوی را تعریف کنیم، می‌توانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج می‌شود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودی‌های متن ، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها خواهد بود.
 وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی

     دسته بندی متون
     خوشه بندی متون
     استخراج معنی و مفهوم
     تولید رده بندی دانه‌ای
      تجزیه و تحلیل احساسات
     خلاصه کردن اسناد
     مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
متن کاوی زبان فارسی

 زبان فارسی دارای پیچیدگی‌های متعددی برای انجام پروژه  متن کاوی می‌باشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانی‌ها به صورت محاوره‌ای نظرات خود را بیان می‌کنیم.  گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده می‌کنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه  متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .

یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژه‌های متن کاوی وجود دارد.
رسی

 زبان فارسی دارای پیچیدگی‌های متعددی برای انجام پروژه  متن کاوی می‌باشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانی‌ها به صورت محاوره‌ای نظرات خود را بیان می‌کنیم.  گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده می‌کنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه  متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژه‌های متن کاوی وجود دارد.

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

سفارش انجام پروژه داده کاوی

کادمی داده کاوی مجموعه‌ای از برترین متخصصان مجرب است که در زمینه انجام پروژه‌های داده کاوی در تمامی سطوح فعالیت می‌کند. این مجموعه با سه سال تجربه موفق در این حوزه علاوه بر انجام پروژه داده کاوی شرکتی و صنعتی ، در زمینه آموزش انجام پروژه‌ دانشجویی داده کاوی و آموزش انجام پایان نامه به صورت تخصصی در تمامی رشته‌ها خصوصا آموزش در زمینه انجام پایان نامه داده کاوی فعالیت می‌کند . میتوانید با از طریق راههای ارتباطی زیر با ما تماس بگیرید. ما در آکادمی برآنیم علم داده کاوی را به طور گسترده در امور بازاریابی ، فروش ، پزشکی و … در ایران عزیزمان گسترده و کاربردی کنیم .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 داده کاوی در واقع علم کشف دانش از حجم وسیعی از داده‌ می‌باشد. مثالی که نزدیک‌ترین شباهت به علم داده کاوی را داشته باشد میتوان معدن کاری  را نام برد . کشف طلا از حجم گسترده‌ای صخره‌ها و کوه‌ها ، برای کشف دانش از طریق داده کاوی از الگوریتم‌های داده کاوی و نرم افزارهای داده کاوی استفاده می‌شود. میتوانید برای محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی به این صفحه مراجعه کنید.

 
سفارش انجام پروژه داده کاوی
خدمات ما در زمینه انجام پروژه با نرم افزار داده کاوی

     انجام پروژه داده کاوی با پایتون
    انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
     انجام پروژه داده کاوی با متلب
     انجام پروژه داده کاوی با وکا
     انجام پروژه داده کاوی با SPSS
     انجام پروژه داده کاوی با R
     انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
     انجام پروژه داده کاوی با ORANGE

انجام پروژه داده کاوی امجام پایان نامه داده کاوی   

آکادمی داده کاوی به همراه داشتن متخصصانی بسیار مجرب و فارغ التحصیل از دانشگاه‌های برتر کشور در زمینه کاری خود دارای مقاله‌های متعدد ISI می‌باشد.آکادمی داده کاوی در زمینه آموزش خدمات زیر را ارائه میدهد .
انجام پروژه داده کاوی امجام پایان نامه داده کاوی   
 azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    آموزش انجام پایان نامه در تمامی رشته ها
    آموزش انجام پروژه‌های دانشجویی داده کاوی
    آموزش انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
     آموزش پروپوزال نویسی
     آموزش نوشتن مقاله ISI از پایان نامه
     کمک در انتخاب موضوع پایان نامه
     انجام پروژه یادگیری ماشین
     پروژه در مورد داده کاوی
     انجام پروژه یادگیری عمیق
    انجام پروژه بیگ دیتا
     انجام پروژه شبکه عصبی
     انجام پروژه هوش مصنوعی
     انجام پروژه متن کاوی
    انجام تمرین داده کاوی

 
تعریف داده کاوی

داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم نجام پروژه متن کاوی
دسته بندی ها : پایتون, متن کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

آکادمی داده کاوی با ۳ سال تجربه موفق در زمینه انجام پروژه‌های مختلف از جمله انجام پروژه متن کاوی و آموزش انجام پایان نامه متن کاوی و انجام پروژه داده کاوی در تلاش است تا بهترین خدمات ممکن را در این زمینه ارائه بدهد. در انجام پروژه‌ های متن کاوی  معمولاً از سه ابزار  زیر استفاده میشود:

     متن کاوی با رپیدماینر
     متن کاوی با پایتون
       متن کاوی در r

 
سفارش انجام پروژه متن کاوی

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

انجام پروژه متن کاوی انجام پایان نامه متن کاوی
متن کاوی چیست؟

 اگر بخواهیم به صورت خیلی ساده  متن کاوی را تعریف کنیم، می‌توانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج می‌شود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودی‌های متن ، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها خواهد بود.
 وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی

     دسته بندی متون
     خوشه بندی متون
     استخراج معنی و مفهوم
     تولید رده بندی دانه‌ای
      تجزیه و تحلیل احساسات
     خلاصه کردن اسناد
     مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها

متن کاوی زبان فارسی

 زبان فارسی دارای پیچیدگی‌های متعددی برای انجام پروژه  متن کاوی می‌باشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانی‌ها به صورت محاوره‌ای نظرات خود را بیان می‌کنیم.  گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده می‌کنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه  متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .

یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژه‌های متن کاوی وجود دارد.
اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .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
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 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 .

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

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

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

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (python)

عنوام مقاله به انگلیسی: “CloudSurf: a platform for monitoring public-cloud networks”
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
عنوان مقاله به فارسی : “پلت فرمی برای نظارت بر شبکه های عمومی ابر CloudSurf:”

فایل اصلی مقاله را از طریق لینک روبرو دانلود نمایید :دانلود فایل اصلی

ترجمه بخشی از این مقاله در زیر آمده است :

چکیده:

 علی رغم اینکه مشتریان به طور فزاینده ای به سیستم های ابر وابسته هستند، ولی هیچ اطلاعاتی در مورد طراحی یا میزان عملکرد زیرساخت های شبکه ای که از آنها حمایت می کنند ندارند و تبلیغ نمی شود. در این مقاله SkySurf، یک پلت فرم منبع باز است که اخیرا به طور عمومی منتشر شده است را ما طراحی، و اجرا کرده ،و معرفی می کنیم [۵]. CloudSurf به منظور نظارت بر زیرساختهای شبکه ای عمومی از دیدگاه مشتری از طریق روشهای غیر همکاری، یعنی بدون  تکیه بر اطلاعات محدود شده به ارائه دهنده ابر یا اشخاصی که نقشی برجسته در رابطه با ارائه خدمات ابر دارند ، اجازه می دهد تا زیرساخت های شبکه عمومی را نظارت کنند. پس از شناسایی مجموعه ای از ویژگی های مطلوب، در مورد طراحی پلت فرم بحث می کنیم، همچنین اثربخشی آن را از طریق مجموعه ای از موارد استفاده نشان می دهیم.

با  CloudSurf امکان دسترسی به اطلاعات جامع درباره عملکرد شبکه ابر عمومی امروز می تواند ممکن باشد. اطلاعات جمع آوری شده توسط CloudSurf می تواند مشتریان را در انجام پیکربندی سرویس های ابر هدایت کند، به این ترتیب آنها را قادر می سازد تا برای درک تغییرات آن و کاهش هزینه ها ، عملکرد شبکه ابر را بهبود بخشند.

۱-        مقدمه

امروزه تعداد بسیار زیادی از برنامه های کاربردی از طریق ابر به دست می آید و سازمان ها بیشتر و بیشتر وابسته به این فناوری عمومی می باشند [۱۲]. بسیاری از شرکت ها  طیف گسترده ای از خدمات عمومی ابر را ارائه می دهند که با گذشت زمان به سرعت در حال تکامل هستند و از طریق زیرساخت ها و افزایش پیچیدگی این فناوری حمایت می شود. با این حال، وابستگی صنعت در سیستم های ابر رشد بسیار سریع تری از درک محدودیت های عملکرد و پویایی این محیط داشته است.

یک مثال مناسب در این رابطه که از سیستم های پیچیده پشتیبانی می کنند با زیرساخت های شبکه ای  ارائه می شود: در حالیکه همه ارائه دهندگان متصل به  شبکه عملکرد بالا را به مشتریان خود می دهند، به ندرت اطلاعاتی بیش از اطلاعات کیفی درباره عملکرد یا طراحی شبکه در اختیار آنها قرار می دهند ، به طور عمده این موضوع به دلیل امنیت و  دلایل تجاری[۱۴]، [۱۸] است . در واقع، سرمایه گذاری های بزرگی در شبکه انجام شده است [۱۳]، و برای حمایت از ترافیک ابر انتظار می رود ۳۳ درصد CAGR از ۲۰۱۴ تا ۲۰۱۹ رشد کند، در نتیجه تا سال ۲۰۱۹ بیش از ۸۳ درصد کل ترافیک مرکز داده را تشکیل می دهند [۸ ] سرمایه گذاری ها با هدف بهبود عملکرد زیرساخت های شبکه ابر در تمام زمینه ها تشکیل می شوند ، به عنوان مثال، (I) شبکه داخل مرکز داده که منابع ابر را در یک مرکز داده قرار می دهد؛ (ii) شبکه گسترده ای بین دیتا سنتر متصل به مرکز داده های واقع شده در مناطق جغرافیایی توزیع شده ؛ و (iii) شبکه ابر-به-کاربر که مجموعه مسیرهای شبکه بین پایگاه های داده ابری و هاست های خارجی متصل به اینترنت عمومی است.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
0 0 تومان
social network social network social network social network social network
banner
banner
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    آموزش برنامه نویسی متلب (مقدمه)
    نحوه ی پیاده سازی شبکه SOM در متلب (بخش اول)
    شیوه های انتخاب همسایگی در شبکه لایه کوهونن
    آموزش شبکه لایه کوهونن
    آموزش شبکه همینگ (Hamming network)
    آموزش شبکه ی خودسازمان ده در متلب
    آموزش شبکه کلاه مکزیکی در متلب
    چرا شما باید درگیر یک پروژه طراحی سایت شوید ؟
    همیارپروژه چه پروژه هایی میتواند برایتان انجام دهد؟
    مقاله الگوریتم ژنتیک
    مقاله درس سیستم‌های فازی
    عنوان مقاله: پروژه تشخیص احساس
    جلسه اول – مقدمه آموزش PHP
    آموزش php
    09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه های آماده

    پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
    پروژه دخیره اطلاعات مخاطبین بصورت رمزشده در اندروید
    پروژه لاگرانژ در متلب
    پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
    پیاده سازی شبکه عصبی با دو لایه مخفی
    پیاده سازی شبکه عصبی تک لایه(MLP) با بک پروپگیشن بدون استفاده از تولباکس متلب
    پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka)
    تشخیص چهره با استفاده از پردازش تصویر در نورپردازی های مختلف
    تشخیص سرطان سینه در متلب
    حل مساله n وزیر با استفاده از الگوریتم ژنتیک
    حل مساله فروشنده دوره گرد با استفاده از simulated annealing
    شناسایی اثر انگشت با پردازش تصویر
    بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO
    پروژه آماده spss در رابطه با تحلیل رضایت معلولین
    پروژه آماده داده کاوی با پایتون
    پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
    پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
    پروژه آماده شبیه سازی مقاله با پایتون
    پروژه آماده نرم افزار R
    پروژه آماده نرم افزار لینگو (Lingo)
    پروژه اقتصادی با نرم افزار ایویوز (EViews)
    پروژه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
    پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
    پیاده سازی مقاله در نرم افزار متلب
    فرمول نویسی در متلب برای یک معادله مرتبط با رشته عمران
    پروژه متلب درس سیگنال و سیستم
    پروژه آماده شبیه سازی مقاله با سیلواکو(Silvaco)
    پروژه آماده یادگیری ماشین با پایتون
    پروژه آماده دیپ لرنینگ با پایتون (Deep learning)
    پروژه آماده مدلسازی با BPMN
    پروژه آماده الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون
    پروژه های اکسل
    پروژه های کامسول

لینک های پیشنهادی

    انجام پروژه های متلب
    سفارش پروژه های پایتون
    سفارش پروژه های دانشجویی
    پایاپروژه ، سفارش کلیه پروژه های برنامه نویسی و متلب
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka)پنج شنبه
پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka)

تیم همیارپروژه یک پروژه کاربردی را در حوزه داده کاوی با وکا weka انجام داده است که شما عزیزان میتوانید با پرداخت هزینه مناسب آن را دانلود نمایید.

پروژه آماده وکا
موضوع پروژه :

پیش بینی افت تحصیلی دانش اموزان و بررسی علت های آن با استفاده از تکنیک های داده کاوی آموزشی و نرم افزار وکا(weka)
توضیح پروژه:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه داده های مربوط به دانش اموزانی که دچار افت تحصیلی شده اند جمع اوری شده و با استفاده از دسته بندهای مختلف در نرم افزار وکا یک مدل برای آن اموزش داده شده ایت که می تواند پیش بینی کند که دانش اموزی دچار افت خواهد شد یا خیر. و همچنین تمامی علت های ان بررسی و اولویت بندی شده است…
این پروژه دارای دیتاست و پرسشنامه دانش آموزان است.پیاده سازی این پروژه در نرم افزار وکا(weka) انجام شده است.
پروژه دانشجویی وکا:

این پروژه با سفارش یک دانشجو انجام شده و و بعنوان یک پروژه دانشجویی برای دانشجویانی که به دنبال پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا هستند بسیار مفید و آموزنده است.
نمونه پروژه های وکا:

سایت همیارپروژه نمونه پروژه های زیادی را در این حوزه انجام داده است که میتوانید از طریق لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های نمونه وکا
نحوه دریافت پروژه:

برای دانلود این پروژه می توانید با پرداخت مشخص شده آن را دانلود نمایید.
خرابی لینک دانلود:

درصورت خرابی لینک دانلود پس از پرداخت هزینه با مدیریت سایت با شماره های ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ -۰۹۳۳۰۸۵۹۲۷۵ تماس بگیرید تا فایل را از طریق دیگری برای شما ارسال کنیم.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دسته : پروژه ها, پروژه وکا (Weka), داده کاوی و بیگ دیتا
برچسب : انجام پروژه های داده کاوی, پروژه آماده weka, پروژه داده کاوی, پروژه داده کاوی با وکا, پیش بینی افت تحصیلی دانش اموزان و بررسی علت های آن با استفاده از تکنیک های, داده کاوی آموزشی, داده کاوی وکا, دانلود پروژه weka, دانلود پروژه وکا, موسسه همیارپروژه, نرم افزار وکا(weka), همیارپروژه   

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

0 0 تومان
social network social network social network social network social network
banner
banner
نوشته‌های تازه

    آموزش برنامه نویسی متلب (مقدمه)
    نحوه ی پیاده سازی شبکه SOM در متلب (بخش اول)
    شیوه های انتخاب همسایگی در شبکه لایه کوهونن
    آموزش شبکه لایه کوهونن
    آموزش شبکه همینگ (Hamming network)
    آموزش شبکه ی خودسازمان ده در متلب
    آموزش شبکه کلاه مکزیکی در متلب
    چرا شما باید درگیر یک پروژه طراحی سایت شوید ؟
    همیارپروژه چه پروژه هایی میتواند برایتان انجام دهد؟
    مقاله الگوریتم ژنتیک
    مقاله درس سیستم‌های فازی
    عنوان مقاله: پروژه تشخیص احساس
    جلسه اول – مقدمه آموزش PHP
    آموزش php
    آموزش HTML – فصل ۹ – قسمت ۱
    آموزش HTML – فصل ۸ – قسمت ۴
    آموزش HTML – فصل ۸ – قسمت ۳
    آمو09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه های آماده

    پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
    پروژه دخیره اطلاعات مخاطبین بصورت رمزشده در اندروید
    پروژه لاگرانژ در متلب
    پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
    پیاده سازی شبکه عصبی با دو لایه مخفی
    پیاده سازی شبکه عصبی تک لایه(MLP) با بک پروپگیشن بدون استفاده از تولباکس متلب
    پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka)
    تشخیص چهره با استفاده از پردازش تصویر در نورپردازی های مختلف
    تشخیص سرطان سینه در متلب
    حل مساله n وزیر با استفاده از الگوریتم ژنتیک
    حل مساله فروشنده دوره گرد با استفاده از simulated annealing
    شناسایی اثر انگشت با پردازش تصویر
    بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO
    پروژه آماده spss در رابطه با تحلیل رضایت معلولین
    پروژه آماده داده کاوی با پایتون
    پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
    پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
    پروژه آماده شبیه سازی مقاله با پایتون
    پروژه آماده نرم افزار R
    پروژه آماده نرم افزار لینگو (Lingo)
    پروژه اقتصادی با نرم افزار ایویوز (EViews)
    پروژه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
    پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
    پیاده سازی مقاله در نرم افزار متلب
    فرمول نویسی در متلب برای یک معادله مرتبط با رشته عمران
    پروژه متلب درس سیگنال و سیستم
    پروژه آماده شبیه سازی مقاله با سیلواکو(Silvaco)
    پروژه آماده یادگیری ماشین با پایتون
    پروژه آماده دیپ لرنینگ با پایتون (Deep learning)
    پروژه آماده مدلسازی با BPMN
    پروژه آماده الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون
    پروژه های اکسل
    پروژه های کامسول

لینک های پیشنهادی

    انجام پروژه های متلب
    سفارش پروژه های پایتون
    سفارش پروژه های دانشجویی
    پایاپروژه ، سفارش کلیه پروژه های برنامه نویسی و متلب

مقاله کاربردهای داده کاوی در هوش۱۳۹۶
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
چکیده

در دنیای رقابتی امروز داده ها و اطلاعات بعنوان ثروت سازمانی محسوب گشته و همواره شرکتها و سازمان های بزرگ و موفق دنیا به دنبال استفاده مناسب تر و تجاری تر از این منابع مجازی می باشند. از جمله شیوه های علمی و قدرتمند استفاده از داده های موجود، داده کاوی منطبق بر هوش تجاری می باشد. امروزه داده کاوی بطور فزاینده در هوش تجاری، حمایت تصمیم خط مشی برای مدیریت دانش، تجارت الکترونیک، راه های خلاقانه حمایت مشتری را مورد استفاده قرار می دهد.  در این نوشتار برخی کاربردهای داده کاوی در هوش تجاری بیان و مورد ارزیابی قرار گرفته اند .

کلمات کلیدی: داده کاوی ، هوش تجاری، انبار داده ، بانکداری

برای دریافت فایل کامل مقاله ابتدا باید آن را خریداری نمایید.

این مقاله بغیر از فایل ورد اصلی مقاله شامل یک فایل پاورپوینت خلاصه مقاله نیز می باشد.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دسته : پروژه ها, داده کاوی و بیگ دیتا
برچسب : داده کاوی, هوش تجاری   
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

آکادمی داده کاوی مجموعه‌ای از برترین متخصصان مجرب است که در زمینه انجام پروژه‌های داده کاوی در تمامی سطوح فعالیت می‌کند. این مجموعه با سه سال تجربه موفق در این حوزه علاوه بر انجام پروژه داده کاوی شرکتی و صنعتی ، در زمینه آموزش انجام پروژه‌ دانشجویی داده کاوی و آموزش انجام پایان نامه به صورت تخصصی در تمامی رشته‌ها خصوصا آموزش در زمینه انجام پایان نامه داده کاوی فعالیت می‌کند . میتوانید با از طریق راههای ارتباطی زیر با ما تماس بگیرید. ما در آکادمی برآنیم علم داده کاوی را به طور گسترده در امور بازاریابی ، فروش ، پزشکی و … در ایران عزیزمان گسترده و کاربردی کنیم .

 داده کاوی در واقع علم کشف دانش از حجم وسیعی از داده‌ می‌باشد. مثالی که نزدیک‌ترین شباهت به علم داده کاوی را داشته باشد میتوان معدن کاری  را نام برد . کشف طلا از حجم گسترده‌ای صخره‌ها و کوه‌ها ، برای کشف دانش از طریق داده کاوی از الگوریتم‌های داده کاوی و نرم افزارهای داده کاوی استفاده می‌شود. میتوانید برای محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی به این صفحه مراجعه کنید.

 
سفارش انجام پروژه داده کاوی
خدمات ما در زمینه انجام پروژه با نرم افزار داده کاوی

     انجام پروژه داده کاوی با پایتون
    انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
     انجام پروژه داده کاوی با متلب
     انجام پروژه داده کاوی با وکا
     انجام پروژه داده کاوی با SPSS
     انجام پروژه داده کاوی با R
     انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
     انجام پروژه داده کاوی با ORANGE

انجام پروژه داده کاوی امجام پایان نامه داده کاوی   

آکادمی داده کاوی به همراه داشتن متخصصانی بسیار مجرب و فارغ التحصیل از دانشگاه‌های برتر کشور در زمینه کاری خود دارای مقاله‌های متعدد ISI می‌باشد.آکادمی داده کاوی در زمینه آموزش خدمات زیر را ارائه میدهد .
انجام پروژه داده کاوی امجام پایان نامه داده کاوی   
 
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    آموزش انجام پایان نامه در تمامی رشته ها
    آموزش انجام پروژه‌های دانشجویی داده کاوی
    آموزش انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
     آموزش پروپوزال نویسی
     آموزش نوشتن مقاله ISI از پایان نامه
     کمک در انتخاب موضوع پایان نامه
     انجام پروژه یادگیری ماشین
     پروژه در مورد داده کاوی
     انجام پروژه یادگیری عمیق
    انجام پروژه بیگ دیتا
     انجام پروژه شبکه عصبی
     انجام پروژه هوش مصنوعی
     انجام پروژه متن کاوی
    انجام تمرین داده کاوی

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف داده کاوی

داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (python)

مقدمهداده کاوی در واقع کشف اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌باشد. از داده کاوی استفاده‌های متعدد می‌شود برای مثال در صنعت بیمه، صنعت بانکداری، ...
ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی
4544 بازدید
توضیحات بیشتر
تاریخ پیدایش داده کاوی
دلیل پیدایش داده کاوی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث ...
داده کاوی
4464 بازدید
توضیحات بیشتر
تعریف داده کاوی
تعریف داده کاوی

مقدمه با گسترش فناوری اطلاعات و ارتباطات درجهان و ورود سریع آن به زندگی روزمره مردم مسائل و ضرورت­های تازه­ای به­ وجود­ آمده ­است .امروزه انسان توسعه یافته کسی است که ...
داده کاوی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
توضیحات بیشتر
انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka) یا انجام پایان نامه داده کاوی با وکا (weka)
انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka)

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 ...
ابزارهای داده کاوی, داده کاوی, نرم افزار وکا
4588 بازدید
توضیحات بیشتر
چگونه داده ها کسب و کار را تغییر میدهند ؟
چگونه داده ها کسب و کار را تغییر میدهند ؟09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comو
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
توضیحات بیشتر
الگوریتم درخت تصمیم
الگوریتم درخت تصمیم

یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های داده کاوی الگوریتم درخت تصمیم  است ، که در انجام پروژه داده کاوی از آن استفاده میشود. این الگوریتم برای کاوش کردن در داده‌ها ...
الگوریتم های داده کاوی, داده کاوی
3588 بازدید
توضیحات بیشتر
روش کریسپ (CRISP-DM)
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مقدمه اولین بار در دهه ۱۹۹۰ گروهی از شرکت های اروپایی روش کریسپ را برای انجام پروژه داده کاوی ارائه دادند این فرآیند دارای شش مرحله اصلی است. این شش مرحله ...
انجام پروژه های داده کاوی, داده کاوی
4706 بازدید
توضیحات بیشتر
انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه یادگیری ماشین

[vc_row][vc_column][vc_column_text] 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 ...
هوش مصنوعی, یادگیری ماشین
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

مدل های مختلف داده کاوی در رپیدماینر (Rapid Miner)

دانلود پروژه آماده پیاده سازی مدل های مختلف داده کاوی در رپیدماینر (Rapid Miner)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 یک پروژه بسیار کاربردی و دانشجویی را در حوزه داده کاوی در نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner) پیاده سازی نموده است که همراه با توضیحات و گزارش نحوع اجرا بصورت مفصل می باشد.توضیحات تکمیلی درمورد پروژه را در زیر بخوانید :
مقدمه ای در مورد داده کاوی:

امروزه فرایند استخراج اطلاعات معتبر، ناشناخته، قابل فهم و قابل اعتماد از مجموعه داده های بزرگ واستفاده از آن در تصمیم گیری و در فعالیت تجاری داده کاوی نامیده می شود. داده کاوی به طور خلاصه یافتن اطلاعات پنهان داده ها است. برای انجام اینکار داده ها با روش هایی مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. همواره در رابطه با تحلیل و بررسی داده های با حجم بالا، با مشکل ابعاد و پیچیدگی پایگاه داده مواجه هستیم علم داده کاوی شامل کاربرد ابزاری برای تحلیل داده های مصنوعی و کشف الگوهای ناشناخته ی معتبر و روابط بین مجموعه های داده وسیع می باشد. استفاده از این ابزار ها در مباحث مختلف صنعتی مدیریتی، مالی، مهندسی منجر به پیشرفت سازمان در تحلیل داده های وسیع شده است.
توضیح پروژه:

در این پروژه هدف انجام مدل های مختلف داده کاوی که شامل الگوریتم های دسته بندی و خوشه بندی  و همچنین پیش پردازش داده ها است، می باشد. در واقع در راستای بررسی تفاوت ها و دقت مدل های مختلف داده کاوی یک دیتاست از مجموعه دادگان uci انتخاب شده و پس از انجام پیش پردازش روی داده ها، داادگان را جهت دسته بندی به الگوریتم های مختلف دسته بندی داده و روی هر کدام دقت را بدست آورده و در نهایت دقت آن ها را باهم در جدول و نمودار مقایسه نمودیم. سپس  باری دیگر دادگان را برای خوشه بندی به الگوریتم های مختلف داده و از نظر عملکرد آن ها را با فاصله درون کلاسی بررسی می کنیم.
ویژگی داده ها:

در  این پروژه از مجموعه دادگان car Evaluation استفاده شده است. این دیتاست متعلق به مجموعه UCI می باشد و ویژگی های آن به صورت زیر می باشد:

پروژه آماده داده کاوی
داده ها در رپیدماینر:

پروژه رپیدماینر
پیش پردازش داده ها:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
همانطور که در شکل قسمت قبل دیده می شود داده ها داری مقادیر گمشده نمی باشند. به همین دلیل پیش پردازش داده ها را به یافتن مقادیر outlier اختصاص می نماییم. با توجه به اینکه تعداد ویژگی داده ها ۶ عدد می باشد نیازی به کاهش بعد با توجه به حجم بالای نمونه ها نیز نمی باشد. پس با استفاده از نود detect outlier نمونه های پرت را پیدا نموده و سپس آن ها را با نود filter Examples  فیلتر می نماییم.

جهت خارج کردن ویژگی های اضافه که هنگام یافت outlier ها به ویژگی های اصلی داده ها اضافه شد از نود Select Attribute استفاده شده است.

برای تقسیم داد  ها به دو بخش آموزش و تست از نود validation  استفاده شده است در قسمت تنشیمات این نود ۰٫۷ داده ها برای آموزش و ۳۰ درصد باقی برای تست در نظر گرفته شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه داده کاوی

 
جهت مشاهده ادامه توضیحات و دریافت فایل پروژه به همراه گزارش آن ابتدا باید آن را خریداری نمایید.
شما عزیزان می توانید از طریق لینک خرید زیر این پروژه بسیار کاربردی را دریافت نمایید.

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دسته : پروژه ها, پروژه های رپیدماینر (Rapid Miner), داده کاوی و بیگ دیتا, هوش مصنوعی
برچسب : انجام تمرین داده کاوی, پروژه data mining, پروژه آماده پیاده سازی مدل های مختلف داده کاوی, پروژه آماده داده کاوی, پروژه داده کاوی, پروژه داده کاوی در رپیدماینر (Rapid Miner), تمرین داده کاوی, داده کاوی در رپیدماینر, دانلود پروژه آماده پیاده سازی مدل های مختلف داده کاوی در رپیدماینر (Rapid Miner), دیتاماینینگ در رپیدکاینر   

دانلود پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
تیم همیارپروژه یک پروژه بسیار مفید در حوزه داده کاوی را با نرم افزار رپیدماینر انجام داده است که برای دانشجویان رشته کامپیوتر بسیار کاربردی است . این پروژه به همراه فیلم توضیح پروژه و یک فایل ورد برای توضیح ریز مفهوم کار می باشد.در زیر جزئیات پروژه توضیح داده شده است :

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
شرح پروژه
۱٫ انتخاب یک دیتاست از سایت UCI (با تعداد و ابعاد مناسب)
۲٫ توضیح مسئله و توضیح دیتاست و ویژگیها (بررسی توزیع داده ها)
۳٫ پیش پردازش و آماده سازی داده ها برای آمورش مدلها
۴٫ انجام تعدادی از روش های دسته بندی مثل شبکه عصبی، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم ، نزدیک ترین همسایگی و در نهایت مقایسه دقت روش ها (ارائه نمودار و یا شکل هایی که برای مقایسه لازم میباشد)
۵٫ انجام تعدادی از روش های خوشه بندی مثل Kmeans, DBScan و موارد دیگه و مقایسه آنها (ارائه نمودار و شکل هایی که برای مقایسه لازم میباشد)

فایلهایی که به مشتری تحویل داده خواهد شد.
– فایلهای دیتاست
– پروسس مدلهای ساخته شده که قابلیت بارگذاری سریع در رپیدماینر دارند و شما نیاز نیست مدلها را از اول بسازید
– آموزش تصویری کار با رپیدماینر برای ساخت مدلها
– گزارش شامل ۵ موردی که در بالا و در شرح ذکر کردیم
– به دلیل اینکه رپیدماینر قابلیت رسم نمودارهای مقایسه ای ندارد و فقط دقت هر مدل را میدهد، در نتیجه دقت هایی که از رپیدماینر بدست می آید رو باید به صورت دستی در Word وارد شود و نمودارهای دستی مشابه با نموداری که ارسال کردیم را ترسیم کنیم. در این حالت نمودار اتوماتیک در نرم افزار ساخته نمیشود.

پروژه داده کاوی با رپیدماینر

این پروژه با کیفیتی عالی و توضیحاتی ریز و کامل توسط همیارپروژه انجام شده است و به همه دانشجویانی که علاقه مند به انجام و یادگیری پروژه های داده کاوی با رپیدماینر هستند توصیه می شود که آن را دانلود نموده و مطالعه نمایند.

جهت دانلود پروژه می توانید از طریق لینک زیر آن را خریداری نمایید.

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

دسته : پروژه ها, پروژه های رپیدماینر (Rapid Miner), داده کاوی و بیگ دیتا, مهندسی نرم افزار, هوش مصنوعی
برچسب : پروژه آماده, پروژه آماده data mining, پروژه آماده داده کاوی, پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر, پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner), پروژه آموزشی رپیدماینر, پروژه دانشجویی با رپیدماینر, داده کاوی با rapid miner, داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر, دانلود پروژه آماده داده کاوی, دانلود پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner), دانلود پروژه دیتاماینینگ,
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دانلود پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
تیم همیارپروژه یک پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا را به همراه توضیحات و گزارش کار مفصل تهیه کرده است و آن را برای شما مخاطبین عزیز سایت همیارپروژه جهت دانلود قرار داده است.

داده کاوی با نرم افزار وکا

توضیحات پروژه به شرح زیر می باشد :

در این تمرین قصد داریم تا روی دیتاست یک شرکت بیمه (Insurance Company Benchmark (COIL 2000) Data Set) اقدام به آموزش مدلهای دسته بندی کنیم. این دیتاست در لینک زیر قرار دارد و از مجموعه داده های سایت UCI است که شامل تعداد بسیار زیادی دیتاست استاندارد است که محققان برای انجام کارهای تحقیقاتی خود از این دیتاست ها استفاده میکنند

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Insurance+Company+Benchmark+%28COIL+2000%29

دیتاست موجود شامل ۹ هزار رکورد و ۸۶ ویژگی است که یکی از این ویژگی ها، برچسب داده هاست. داده های موجود در این دیتاست تماما به صورت عدد صحیح است اما تعدادی از آنها به صورت Categorical و تعداد بیانگر عدد هستند. به عنوان مثال برچسب کلاس، مقادیر ۰ و ۱ دارد که بیانگر نوع دسته است ، و نه یک مقدار عددی. اما در بعضی از ویژگی ها، مقادیر بیانگر تعداد هستند به عنوان مثال ، تعداد تصادفات ماشین شخصی که برای درخواست بیمه آمده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
این دیتاست مقادیر گمشده یا missing value ندارد پس نیازی به کنترل این مقادیر در تمرین نداریم. این دیتا در سال ۲۰۰۰ جمع آوری شده است و تا کنون در ۱۱۰هزار کار تحقیقاتی از آن استفاده شده است. جدول زیر شمای کلی از این دیتا را نشان میدهد

داده

این دیتاست شامل دو کلاس است و ویژگی CARAVAN به عنوان برچسب در نظر گرفته شده است که بیانگرتعداد بیمه نامه های، خانه های سیار است که در دو دسته ۰ و ۱ قرار میگیرند. پس هدف مسئله، دسته بندی داده ها بر اساس ۸۵ ویژگی و قرار دادن آن در دو کلاس ۰ و ۱ است.

توضیحات کاملتر را بعداز خرید و دانود پروژه می توانید دریافت نمایید.

همچنین در این پروژه بغیر از گزارش و توضیحات بصورت متنی ، یک ویدیو هم برای توضیح کامل تر الگوریتم ها تهیه شده است که برای دریافت ویدیوی آموزشی باید به مدیر سایت مراجعه نمایید.
کیفیت انجام پروژه بسیار بالاست و توضیحات تکمیلی آن هر شخص آماتوری را هم می تواند برای یادگیری آن ترغیب نماید.همیارپروژه خرید این پروژه را برای دانشجویان رشته نرم افزار و هوش مصنوعی و IT توصیه می کند.
جهت دانلود از طریق لینک زیر پروژه را خریداری نمایید.


دسته : پروژه ها, پروژه وکا (Weka), داده کاوی و بیگ دیتا, مهندسی نرم افزار, هوش مصنوعی
برچسب : انجام پروژه داده کاوی با وکا, پروژه data mining با وکا, پروژه آماده, پروژه داده کاوی با weka, پروژه دانشجویی با وکا, پروژه دانشجویی در حوزه داده کاوی, خرید پروژه آماده, خرید پروژه داده کاوی, داده کاوی با وکا, دانلود پروژه data mining, دانلود پروژه weka, دانلود پروژه آماده, دانلود پروژه داده کاوی, دانلود پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا, دانلود پروژه داده کاوی با وکا, دانلود تمرین با وکا, مرجع اصلی انجام پروژه های داده کاوی با وکا, نرم افزار وکا, همیار پروژه, همیارپروژه    دانلود پروژه آماده SPSS
تیم همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را در نرم افزار spss پیاده سازی نموده و آن را برای یادگیری دانشجویان و استفاده آن بعنوان یک پروژه جهت ارائه در دانشگاه در سایت بارگزاری نموده است.

spss چیست:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
اس پی اس اس یا SPSS  که مخفف “Statistical Package for the Social Sciences” یا همان ” بستهٔ آماری برای علوم اجتماعی” هست بطور خلاصه یک برنامه یا نرم افزار ویندوز است که اطلاعات مختلف (مثلا اطلاعات یک پرسشنامه) را دریافت می کند، تحلیل می کند و جدول و نمودار برای آنها تهیه می کند.

اس پی اس اس به سه مرحله کلی تقسیم می شود:

    وارد کردن اطلاعات به نرم افزار
    انتخاب نوع تحلیل
    گرفتن خروجی

کاربرد ها و انواع spss

اولین کاربرد این نرم افزار که کاملا مشخص است. دانشجویان یا محققان مختلف، از این نرم افزار استفاده می کنند تا اطلاعات پرسشنامه هایی که تهیه می کنند را برای آنها تحلیل و بصورت نمودار و جدول ارائه کند. در واقع اس پی اس اس از جملهٔ نرم‌افزارهایی است که برای تحلیل‌های آماری در علوم اجتماعی، به صورت بسیار گسترده‌ای استفاده می‌شود. این نرم‌افزار توسط پژوهشگران بازار و داد و ستد، پژوهشگران سلامتی، شرکت‌های نقشه‌برداری، دولتی، پژوهشگران آموزشی، سازمان‌های بازاریابی و غیره به کار می‌رود.

پروژه spss

مشخصات پروژه به شرح زیر می باشد :
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
۱_برای داده واقعی کلاستیرینگ و درخت تصمیم و آنتروپی را محاسبه می کند و متغیر پاسخ آن را به صورت یک رگرسیون در نظر گرفته و تاثیر عوامل کمکی بر پاسخ آن را بررسی می نماید.
۲_ برای داده واقعی از طریق روشهای لجستیک و روش مدل خطی تحلیل مناسب را انجام و نتایج را ارائه می دهد.
۳_ برای داده واقعی روش مولفه های اصلی راانجام داده و عوامل اصلی تعیین می شود و همبستگی بین عوامل اصلی و عوامل متعیرهای اولیه را بدست می آورد.

این پروژه دارای آموزش نحوه پیاده سازی و اجرا نیز می باشد.همیارپروژه فایل این پروژه را با قیمتی مناسب برای شما عزیزان برای دانلود در سایت قرار داده است.

جهت دریافت این پروژه از طریق لینک خرید زیر آن را خریداری نمایید.


دسته : پروژه ها, پروژه های spss, داده کاوی و بیگ دیتا, مهندسی نرم افزار
برچسب : spss چیست:, Statistical Package for the Social Sciences, بستهٔ آماری برای علوم اجتماعی, پرسشنامه با spss, پروژه آماده, پروژه آماده spss, پروژه آماده spss با موضوع کلاسترینگ, پروژه آماده spss با موضوع کلاسترینگ،درخت تصمیم و محاسبه آنتروپی, پروژه آماده spss دانشجویی, پروژه آماده spss محاسبه آنتروپی, پروژه آماده دانشجویی, پروژه آماری spss, تحلیل‌های آماری با spss, خرید پروژه آماده, دانلود پروژه آماده SPSS, کاربرد ها و انواع spss, همیار پروژه, همیارپروژه, وارد کردن اطلاعات به نرم افزار   
دانلود پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا(weka)

پروژه داده کاوی با وکا
Weka به عنوان اولین نرم افزار Source Open در داده کاوی از مقبولیت بسیار باالیی در محافل آکادمیک برخوردار می باشد. پشتیبانی از طیف گسترده ای از الگوریتم های داده کاوی آن را به گزینه ای قابل قبول برای انجام پروژه های تحقیقاتی و دانشگاهی مبدل نموده است.

هرچند این ابزار در پشتیبانی از اجرای فرآیند داده کاوی در قالب پروژه های حرفه ای و بلند مدت دارای ضعف های جدی می باشد اما به علت تنوع زیاد در الگوریتم های مدلسازی به عنوان یک ابزار پرکاربرد در کنار سایر ابزارها مورد استفاده قرار می گیرد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه وکا weka

تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلت‌فرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود.
یک  پروژه داده کاوی با نرم افزار weka که data base از سایت UCI گرفته شده و از تکنیک های classify و clustering و  association حداقل یکی از هرکدوم انجام شده که دیتاست Pima , Balloons  استفاده گردیده است و همچنین درخت تصمیم j48 , Naive BAyes , Kmeans  در این پروژه بکارگیری شده اند .کل کار پرینت به صورت عکس در word قرار داده شده است.و همچنین به همراه تحلیل و گزارش پروژه نیز می باشد

این پروژه توسط تیم همیارپروژه در نرم افزار وکا(Weka) انجام شده است و برای عزیزان علاقه مند با قیمتی مناسب جهت دانلود قرار داده شده است.جهت دانلود فایل پروژه آن را از طریق لینک زیر خریداری نمایید.

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

دسته : پروژه ها, پروژه وکا (Weka), داده کاوی و بیگ دیتا
برچسب : celementain, rapid miner, weka, انجام پروژه با نرم افزار weka, انجام پروژه با وکا, انجام پروژه داده کاوی, انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر, انجامن پروژه های داده کاوی, پروژه آماده داده کاوی, پروژه داده کاوی با نرم افزار کلمنتیاین, پروژه داده کاوی با وکا, داده کاوی با I2, داده کاوی با پایتون, داده کاوی با متلب, داده کاوی با متلب و پایتون, داده کاوی با وکا, سایت داده کاوی, سفارش پروژه داده کاوی, سفارش پروژه داده کاوی دانشجویی, سفارش پروژه های دانشجویی, نرم افزار وکا, همیارپروژه, وکا   
پاسخی بگذارید
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 


0 0 تومان
social network social network social network social network social network
banner
banner
نوشته‌های تازه

    آموزش برنامه نویسی متلب (مقدمه)
    نحوه ی پیاده سازی شبکه SOM در متلب (بخش اول)
    شیوه های انتخاب همسایگی در شبکه لایه کوهونن
    آموزش شبکه لایه کوهونن
    آموزش شبکه همینگ (Hamming network)
    آموزش شبکه ی خودسازمان ده در متلب
    آموزش شبکه کلاه مکزیکی در متلب
    چرا شما باید درگیر یک پروژه طراحی سایت شوید ؟
    همیارپروژه چه پروژه هایی میتواند برایتان انجام دهد؟
    مقاله الگوریتم ژنتیک
    ول
    آموزش html
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه های آماده

    پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
    پروژه دخیره اطلاعات مخاطبین بصورت رمزشده در اندروید
    پروژه لاگرانژ در متلب
    پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
    پیاده سازی شبکه عصبی با دو لایه مخفی
    پیاده سازی شبکه عصبی تک لایه(MLP) با بک پروپگیشن بدون استفاده از تولباکس متلب
    پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka)
    تشخیص چهره با استفاده از پردازش تصویر در نورپردازی های مختلف
    تشخیص سرطان سینه در متلب
    حل مساله n وزیر با استفاده از الگوریتم ژنتیک
    حل مساله فروشنده دوره گرد با استفاده از simulated annealing
    شناسایی اثر انگشت با پردازش تصویر
    بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO
    پروژه آماده spss در رابطه با تحلیل رضایت معلولین
    پروژه آماده داده کاوی با پایتون
    پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
    پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
    پروژه آماده شبیه سازی مقاله با پایتون
    پروژه آماده نرم افزار R
    پروژه آماده نرم افزار لینگو (Lingo)
    پروژه اقتصادی با نرم افزار ایویوز (EViews)
    پروژه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner)
    پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
    پیاده سازی مقاله در نرم افزار متلب
    فرمول نویسی در متلب برای یک معادله مرتبط با رشته عمران
    پروژه متلب درس سیگنال و سیستم
    پروژه آماده شبیه سازی مقاله با سیلواکو(Silvaco)
    پروژه آماده یادگیری ماشین با پایتون
    پروژه آماده دیپ لرنینگ با پایتون (Deep learning)
    پروژه آماده مدلسازی با BPMN
    پروژه آماده الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون
    پروژه های اکسل
    پروژه های کامسول

لینک های پیشنهادی

    انجام پروژه های متلب
    سفارش پروژه های پایتون
    سفارش پروژه های دانشجویی
    پایاپروژه ، سفارش کلیه پروژه های برنامه نویسی و متلب
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ترجمه مقاله “A multi-objective intelligent water drop algorithm to minimise cost Of goods sold and time to market in logistics networks”یکش

عنوان مقاله به انگلیسی:  “A multi-objective intelligent water drop algorithm to minimise cost Of goods sold and time to market in logistics networks”

عنوان مقاله به فارسی : “یک الگوریتم چند منظوره قطره آب هوشمند برای به حداقل رساندن هزینه و زمان کالاهای فروخته شده در بازار در شبکه های تدارکات”

فایل اصلی مقاله را از لینک روبرو دانلود نمایید : دانلود فایل اصلی

ترجمه بخشی از فایل د زیر قرار داده شده است.جهت ترجمه کل فایل باید آن را خریداری نمایید.

logistics networks

الگوریتم هوشمند چکه آب (IWD) الگوریتمی است که  از حرکت قطره آب طبیعی (WD) در یک رودخانه الهام گرفته شده است. جریان می تواند مسیر مطلوب را با توجه به شرایط محیط اطراف خود برای به رسیدن به هدف نهایی پیدا کند ، که اغلب دریا است. در جریان رسیدن به چنین مقصد، WD و محیط با یکدیگر به عنوان  WD ها در طول بستر رودخانه حرکت می کنند. به طور مشابه، مشکل زنجیره تامین را می توان به عنوان یک مرحله از مراحل که باید تکمیل و بهینه سازی شود را برای به دست آوردن یک محصول در نظر گرفت که به کاربر نهایی تحویل داده می شود. هر مرحله ممکن است یک یا چند گزینه برای ارضای مانند تامین کنندگان، تولید و یا گزینه های تحویل داشته باشد . هر گزینه با زمان و هزینه آن مشخص می شود. در این چارچوب رویکردهای بهینه سازی چند منظوره که به ویژه برای ارائه راه حل های مطلوب مناسب هستند ارائه می شود . این مسایل به عنوان مسائل NP سخت طبقه بندی می شوند. بنابراین، این مقاله روشی را جهت حل مشکلات شبکه تدارکات با استفاده از یک طرح بهینه چند هدفی  IWD که یک مجموعه پارتو(pareto) را باز می کند، پیشنهاد می کند. WD مصنوعی، جریان را از طریق زنجیره تامین و عرضه ، به طور همزمان هزینه های کالاهای فروخته شده و زمان تولید هر محصول را با استفاده از مفهوم بهینه سازی پارتو(Pareto) به حداقل می رساند. رویکرد پیشنهادی برای مواردی در  ادبیات که طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند، و نتایجی امیدوار کننده را  توسط اندازه گیری های عملکردی انجام شده در مقایسه با روش های متیاهیوریستیک کولونی مورچه ها و همچنین جبهه های واقعی حاصل از شمارش کامل می شوند، مورد بررسی و تست قرار می دهد . مجموعه پارتو که توسط IWD بازگردانده شده است، در ۴ ثانیه محاسبه می شود و فاصله ها و اندازه های متریک بسیار نزدیک به مواردی است که با شمارش کامل محاسبه می شوند. بنابراین، سهم اصلی ما طراحی الگوریتم جدیدی است که نشات گرفته از الگوریتم پیشنهاد شده توسط مونکایو مارتینز و ژانگ (۲۰۱۱) است. این مقاله موجب ارتقاء دانش فعلی سیستم های متخصص و هوشمند با ارائه یک روش بهینه سازی جدید مبتنی بر IWD برای طراحی و پیکربندی شبکه های زنجیره تامین و تدارکات می شود که به طور همزمان اهداف چندگانه را مورد توجه قرار می دهند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
logistics networks

    مقدمه

افزایش رقابت در بازار جهانی امروزه باعث شده است شرکت ها  زنجیره تامین  (SC)خود را پیکربندی و ارزیابی کنند  و بسیاری از ارائه دهندگان این زنجیره تقاضااین باور را  به رسمیت شناخته اند که  (SCD) یا همان طراحی SC  به عنوان یک بخش مهم برای هر استراتژی کسب و کار است. هنگامی که SC طراحی می شود، یکی از مهمترین اهداف این است که محصولات را به مشتریان در زمان مناسب با کمترین هزینه احتمالی عرضه کند (SimchiLevi، Kaminsky، & Simchi-Levi، ۲۰۰۸). این یک امر مهم است زیرا یک SCD بهینه باعث کاهش هزینه در مقدار  ۱۰٪ و کاهش زمان سرویس در اندازه ۴۰٪ می شود (Harrison، ۲۰۰۱).

فرایند طراحی به دلیل چندین عامل آسان نیست، به عنوان مثال مواردی چون گسترش بازار، طیف گسترده ای از تامین کنندگان، زمان انتظار مشتریان و رقبا. اگر چه این عوامل مهم هستند، هزینه کالاهای فروخته شده (CoGS) و زمان هدایت (LT) (یا زمان ورود به بازار) به عنوان مهمترین اهداف بهینه سازی شناخته شده است (Aslam & Ng، ۲۰۱۰؛ Ho، Xu & Dey ، ۲۰۱۰).
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
به طور سنتی SC به عنوان یک شبکه طراحی می شود که در آن گره ها امکانات را ارائه می دهند مانند تأمین کنندگان، کارخانه های تولید، انبارها، خرده فروشان و مشتریان. مساله SCD  برای انتخاب تعداد امکانات و تعیین میزان واحدهای جریان در میان آنها محدود شده است. علاوه بر این فرض می شود که تامین کنندگان، زمین ها، انبارها و خرده فروشان انتخاب شده اند، چرا که به شدت این فرصت را برای بهینه سازی کل هزینه SC کاهش می دهد، زیرا گزینه انتخاب می تواند هم CoGS را و LT را افزایش دهد ،برای بررسی لیست جامعی از این مدل ها نگاه کنید به Chandra و Grabis (2007)؛ Goetschalckx (2011)؛ Shapiro (2007) . از سوی دیگر SC می تواند به عنوان یک صورت حساب از مواد (BOM) که در آن هر گره یک مرحله عرضه، تولید، یا مرحله تحویل را نشان می دهد، را ارائه نماید. هر مرحله می تواند با یک یا چند گزینه انجام شود، مثلا یک جزء که توسط یک مرحله عرضه ارائه می شود، می تواند توسط یک یا چند تامین کننده تامین شود؛ یک زیرمونتاژ یا مونتاز نهایی، که توسط مرحله تولید ارائه می شود، می تواند در یک یا چند کارخانه تولید یا خط تولیدی، تولید شود. و یک مشتری که توسط مرحله تحویل ارائه  می شود، می تواند حالت حمل و نقل مورد استفاده برای ارائه محصول باشد. بنابراین، مشکل این است که تعیین کنید: کدام یک از مولفه ها باید تامین شود؟ کجا هر محصول مونتاژ خواهد شد؟ و چگونه باید هر محصول به مشتری تحویل داده شود؟ پیچیدگی این مشکل با این واقعیت افزایش می یابد که گزینه های انتخاب شده باید CoGS و LT ​​را برای یک خانواده از محصولات به حداقل برسانند. این اهداف با یکدیگر مخالف هستند؛ زیرا کاهش زمان ، هزینه را افزایش می دهد، به عنوان مثال دو گزینه که می توانند یک مرحله را انجام دهندرا فرض کنید ، اگر هزینه گزینه ۱ بیشتر از هزینه گزینه دوم باشد، زمان انتخاب گزینه ۱ کمتر از زمان انتخاب دومی است (Cheshmehgaz، Desa، & Wibowo، ۲۰۱۳) .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هنگامی که مساله SCD به عنوان BOM مدل سازی می شود، مساله به عنوان یک مساله بهینه سازی ترکیبی (COP) در نظر گرفته شده است که در آن راه حل بر اساس یک توالی در نظر گرفته می شود ، اما در انتخاب متغیرهایی که “بهترین” عملکرد توابع هدف را دارند در نظر گرفته می شوند ، یعنی راه حل این مساله این است که زیر مجموعه ای از گزینه ها (یا متغیرها) را انتخاب کنید که CoGS و LT ​​را به حداقل برسانید. این نوع از COP به عنوان یک مساله  NP-hard دسته بندی شده است، بنابراین برای یافتن راه حل دقیق در چندجمله ای زمان دشوار است (Garey & Johnson، ۱۹۷۹).

logistics networks

شمارش کامل می تواند برای یافتن راه حل دقیق استفاده شود، اما برای محاسبه تمام ترکیبات احتمالی عملی این مورد نیست. برای پیدا کردن ترکیب “بهترین” باید روش های کارآمدتری استفاده شود. متاهیوریستیک(فراابتکاری) برای یافتن راه حل های نزدیک بهینه برای COP سخت در کوتاه مدت مورد استفاده قرار گرفته است (Talbi، ۲۰۰۹). و Graves و Willems (2005)، هوانگ، ژانگ و لیانگ (۲۰۰۵) و وانگ و شو (۲۰۰۷) به این نتیجه رسیدند که تنها CoGS را با استفاده از برنامه نویسی پویا، الگوریتم ژنتیک و مجموعه های فازی می توان به حداقل رساند . Moncayo-Martinez و Zhang (2011) به طور همزمان CoGS و LT ​​و Moncayo Martínez و Zhang (2013) هزینه های سهام ایمنی را با استفاده از Optimization of Colony Colony (ACO) توانستند به حداقل برسانند، با این وجود نتایج آنها با هیچ روش بهینه سازی دیگر برای اثبات کارایی الگوریتم مبتنی بر ACO مقایسه نمی شود . از این رو، یک روش فراابتکاری به نام “قطره آب هوشمند” (IWD) که از جریان رودخانه الهام گرفته شده است، برای حل مسایل CoGS و LT ​​در مونتاژ SC ارائه و به کار گرفته شده است.

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