داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مراحل داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات  از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید تمامی مراحل انجام پروژه داده کاوی را به صورت کوتاه معرفی کنیم :

    مرحله اول: تشکیل انبار داده
    مرحله دوم: انتخاب داده ها
    مرحله سوم: تبدیل داده ها
    مرحله چهارم: در داده ها
    مرحله پنجم: تفسیر نتیجهمراحل داده کاوی

مرحله اول انبار داده ها

 تعریف Ralhp Kimball از انبار داده ها :

در واقع یک DW نسخه ای است از داده های تراکنشی چه به صورت کاملا اختصاصی برای گزارش گیری پرس و جوها سازماندهی شده است. اما بر این تعریف دو ایراد می توان گرفت نخست در یک DW گاهی داده های غیر تراکنشی رفیق می شود اما معمولا  90 الی 95 درصد داده ها تراکنشی است . در ثانی خروجی اصلی سیستم های دیدنی در واقع لیست های فهرست دار queries در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف دوم

 اگر تعریف ما از داده حقیقت قابل مشاهده یا قابل نصب باشد و تعریف ما از اطلاع مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها یا داده های با ارتباط و با هدف باشند و تعریف موسسه و عملیاتی در واقع محیطی باشد که برای داده ها و برنامه‌های لازم برای ادامه حیات فعالیت های یک سازمان صورت میگرد . و آخرین تعریف ما مربوط به انبار داده اطلاعی است که تعریف آن به این شرح است که انبار داده مجموعه ای از داده ها و برنامه ها برای تحلیل و تصمیم گیری، جدا از سیستم عملیاتی باشد آنگاه می توانیم بگوییم یک انبار داده DW در واقع دارای معماری جداگانه ای برای نگهداری داده های حساس تاریخی است که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده است و به صورت قابل درکی برای عملیات تحلیل سازمانی استفاده می شود.

  پیشینه

بعد از رشد قابل ملاحظه ای در استفاده از TPS ها به عنوان سیستم های پردازش تراکنش ای در  بخش‌های عملیاتی سازمان  نیاز به سیستم های اطلاعاتی که بتوانند عملیاتی به صورت گزارش گیری در رده گزارش های مدیریتی را سازماندهی کنند ، شدیدا نیاز می شد . از آنجایی که با وجود آمدن جزایر فناوری یعنی سیستم هایی که به صورت جدا از هم به فعالیت می پرداختند امکان تهیه گزارشی ترکیبی از تمام این ها به نوعی غیر ممکن می نمود بنابراین با وجود این مشکلات حرکت به سمت سیستم‌های اطلاعات مدیریت مخصوصاً سیستم های گزارش گیری مدیریتی آغاز شد اما متاسفانه این سیستم ها به شدت به TPS ها  نیاز داشتند و داده های آنها یک مرجع بود و تغییر در یکی باعث تغییر در کل سیستم می شد بنابراین مدل فکری جدیدی به نام انبار داده ها به وجود آمد.

 دلایلی که باعث شد از DW استفاده شود

    کاهش زمان  پردازش با استفاده از منابع IO  مجزایی
    برای گزارش گیری و انجام پرس و جو
    استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور برای ارتقاء سرعت عملیاتی گزارش گیری و پرس جو
    ایجاد  وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری
    امکان  تصحیح کردن داده ها بدون تغییر دادن سیستم‌های پردازش تراکنش ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
روش کار به چه صورت است ؟

در dw  فرایندی بهنام  ETL   داریم که در این فرآیند داده ها از سیستم های پردازش تراکنش استخراج می شود E در واقع تغییر فرمت هایی است که در آن صورت می گیرد  و T قالب  داده ای جدید  و مناسب برای گزارش گیری است و L مرحله ای است که در آن از طریق داده کاوی و مکانیزمی مانندOLAP پرس و جو ها را ایجاد می کنیم و گزارشات را تهیه میکنیم.مراحل داده کاوی آکادمی داده کاوی

مرحله دوم انتخاب داده ها

برای آنکه هزینه های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم نیاز است داده هایی را که از پایگاه داده انتخاب کنیم کوچکتر شوند .  در واقع باید  تولید  یک مجموعه کوچکتر از داده‌های اولیه بصورتی باشد که داده کاوی روی آن با داده کاوی روی داده های اولیه نتایج مشابهی را به دست دهد . این از طریق حذف خصیصه های غیر مرتبط با نوع عملیات داده کاوی مورد نظر انجام می گید .سه روش کلی برای انتخاب خصایص مرتبط با دیتا ماینینگ وجود دارد

انتخاب پیشرونده: در هر مرحله ما خصیصه ای را که بیشترین ارتباط را دارد برمی گزینیم.

انتخاب  عقب رونده: در هر مرحله ای خصیصه ای را که کمترین ارتباط را دارد انتخاب می کنیم و آن را حذف می کنیم .

روش ترکیبی: ترکیب انتخاب پیشرونده و انتخاب عقب رونده است.
مرحله سوم انتخاب داده ها

سیستم های اطلاعاتی و برنامه های کاربردی یک سازمان در طول زمان با توجه به نیازهای موجود معمولا یا تولید و یا تغییر شکل می دهند . در نتیجه یکسان سازی آنها یک امر کاملا حیاتی می باشد . یکسان سازی داده ها ، برقراری ارتباط بین فیلدها و شکل سازی داده ها در این مرحله صورت می پذیرد. گاهی  این تبدیلها آسان و سریع انجام می‌گیرد گاهی بسیار پیچیده و زمانبر است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 کیفیت اطلاعات چیزی نیست که به راحتی قابل دریافت باشد، بلکه می‌توان کیفیت اطلاعات را از صحت و نتایج آن به دست آورد و این اطلاعات با این فاکتور در طول زمان قابل سنجش است، بنابراین با ایجاد شاخص های مناسب برای اطلاعات مورد نیاز کیفیت اطلاعات را در طول زمان مورد بررسی قرار می دهیم. در واقع کیفیت اطلاعات مجموعه ای از نیازهای اطلاعاتی است که برای برطرف کردن یک نیاز اطلاعاتی یا همان انجام کاری که مورد نیاز است مورد استفاده قرار میگیرد .مراحل داده کاوی

 کاوش داده ها

معمولا این مرحله با نوشتن مقادیر زیادی گزارش و تحقیق استعلام از آنها اشتباه گرفته می شود . کاوش داده از طریق تجهیزات مخصوصی که عملیات کاوش را بر اساس مدل های تجزیه و تحلیل انجام می دهد . بررسی داده ها با انگیزه کشف نکات ارزشمند و دریافت اطلاعات مفید در حجم قابل توجهی داده که در طول زمان در کار و تجارت به دست آمده است را کاوش داده می گوییم  و این امر تفاوت های اساسی  با آنالیز های متداول آماری دارد و منبع معمول کاوش داده همان انبار داده است .
تحلیل و تفسیر نتیجه

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.

نجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
دسته بندی ها : داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

    انواع الگوریتم های شبکه عصبی
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم نایو بیز
    انواع الگوریتم های رگرسیون
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم
    و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comکاوی با داشتن برترین متخصصها می تواند در زمینه های که در زیر اشاره می شود به شما کمک کند:

    مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)
    آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص
    پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر
    ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر
    استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

سفارش انجام پروژه رپیدماینر
انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner  

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.
نقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

    امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
    ظاهر کاربرپسند
    وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
    ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
    نمای گرافیکی خوب و زیبا
    قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel
    مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
    امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است
    امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
    از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد
    امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است
    کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر

    پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
    استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
    طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
    انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
    انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
    شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
    هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتیazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انجام پروژه تشخیص خرابی
    انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
    انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
    آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
    تشخیص عیب و خطا در سیستم
    تشخیص بیماری

انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر

    شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …


هزینه انجام پروژه داده کاوی
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر, نرم افزار کلمنتاین, نرم افزار متلب, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی

خلاصه
در این مقاله در مورد  هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژه‌های داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد.
نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 هزینه انجام پروژه‌های داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینه‌های متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ می‌شود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف می‌کند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.

در انجام پروژه داده‌ها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب می‌کنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است.

در انجام  برخی از پروژه‌ها  مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق  و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویس‌ها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت می‌گیرد تا  صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژه‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌گیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی
 انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت

 نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژه‌ای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد.
پروژه داده کاوی آماده

 آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار  متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی می‌باشد. این پروژه‌ها با داده‌های استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمه‌ها، بانک‌ها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گام‌ها دارای قیمت‌های متفاوتی هستند. از جمله داده‌های آماده را می‌توان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
     پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر
     پروژه آماده داده کاوی با پایتون
     پروژه  آماده داده کاوی با متلب
     پروژه آماده داده کاوی با  زبان برنامه نویسی R
    پروژه آماده داده کاوی با وکا
    پروژه آماده داده کاوی با  spss modeler

پروژه‌ای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام می‌شود. فایلی که تحویل درخواست کننده می‌شود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار می‌باشد که شامل موارد زیر است:

    مراحل کار
    مراحل اجرا در نرم فزار
    تشریح داده
     رسم نمودارهای داده

مراحل داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات  از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید تمامی مراحل انجام پروژه داده کاوی را به صورت کوتاه معرفی کنیم :

    مرحله اول: تشکیل انبار داده
    مرحله دوم: انتخاب داده ها
    مرحله سوم: تبدیل داده ها
    مرحله چهارم: در داده ها
    مرحله پنجم: تفسیر نتیجهمراحل داده کاوی

مرحله اول انبار داده ها

 تعریف Ralhp Kimball از انبار داده ها :

در واقع یک DW نسخه ای است از داده های تراکنشی چه به صورت کاملا اختصاصی برای گزارش گیری پرس و جوها سازماندهی شده است. اما بر این تعریف دو ایراد می توان گرفت نخست در یک DW گاهی داده های غیر تراکنشی رفیق می شود اما معمولا  90 الی 95 درصد داده ها تراکنشی است . در ثانی خروجی اصلی سیستم های دیدنی در واقع لیست های فهرست دار queries در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد است .

تعریف دوم

 اگر تعریف ما از داده حقیقت قابل مشاهده یا قابل نصب باشد و تعریف ما از اطلاع مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها یا داده های با ارتباط و با هدف باشند و تعریف موسسه و عملیاتی در واقع محیطی باشد که برای داده ها و برنامه‌های لازم برای ادامه حیات فعالیت های یک سازمان صورت میگرد . و آخرین تعریف ما مربوط به انبار داده اطلاعی است که تعریف آن به این شرح است که انبار داده مجموعه ای از داده ها و برنامه ها برای تحلیل و تصمیم گیری، جدا از سیستم عملیاتی باشد آنگاه می توانیم بگوییم یک انبار داده DW در واقع دارای معماری جداگانه ای برای نگهداری داده های حساس تاریخی است که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده است و به صورت قابل درکی برای عملیات تحلیل سازمانی استفاده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
  پیشینه

بعد از رشد قابل ملاحظه ای در استفاده از TPS ها به عنوان سیستم های پردازش تراکنش ای در  بخش‌های عملیاتی سازمان  نیاز به سیستم های اطلاعاتی که بتوانند عملیاتی به صورت گزارش گیری در رده گزارش های مدیریتی را سازماندهی کنند ، شدیدا نیاز می شد . از آنجایی که با وجود آمدن جزایر فناوری یعنی سیستم هایی که به صورت جدا از هم به فعالیت می پرداختند امکان تهیه گزارشی ترکیبی از تمام این ها به نوعی غیر ممکن می نمود بنابراین با وجود این مشکلات حرکت به سمت سیستم‌های اطلاعات مدیریت مخصوصاً سیستم های گزارش گیری مدیریتی آغاز شد اما متاسفانه این سیستم ها به شدت به TPS ها  نیاز داشتند و داده های آنها یک مرجع بود و تغییر در یکی باعث تغییر در کل سیستم می شد بنابراین مدل فکری جدیدی به نام انبار داده ها به وجود آمد.

 دلایلی که باعث شد از DW استفاده شود

    کاهش زمان  پردازش با استفاده از منابع IO  مجزایی
    برای گزارش گیری و انجام پرس و جو
    استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور برای ارتقاء سرعت عملیاتی گزارش گیری و پرس جو
    ایجاد  وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری
    امکان  تصحیح کردن داده ها بدون تغییر دادن سیستم‌های پردازش تراکنش ها

روش کار به چه صورت است ؟

در dw  فرایندی بهنام  ETL   داریم که در این فرآیند داده ها از سیستم های پردازش تراکنش استخراج می شود E در واقع تغییر فرمت هایی است که در آن صورت می گیرد  و T قالب  داده ای جدید  و مناسب برای گزارش گیری است و L مرحله ای است که در آن از طریق داده کاوی و مکانیزمی مانندOLAP پرس و جو ها را ایجاد می کنیم و گزارشات را تهیه میکنیم.مراحل داده کاوی آکادمی داده کاوی

مرحله دوم انتخاب داده ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برای آنکه هزینه های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم نیاز است داده هایی را که از پایگاه داده انتخاب کنیم کوچکتر شوند .  در واقع باید  تولید  یک مجموعه کوچکتر از داده‌های اولیه بصورتی باشد که داده کاوی روی آن با داده کاوی روی داده های اولیه نتایج مشابهی را به دست دهد . این از طریق حذف خصیصه های غیر مرتبط با نوع عملیات داده کاوی مورد نظر انجام می گید .سه روش کلی برای انتخاب خصایص مرتبط با دیتا ماینینگ وجود دارد

انتخاب پیشرونده: در هر مرحله ما خصیصه ای را که بیشترین ارتباط را دارد برمی گزینیم.

انتخاب  عقب رونده: در هر مرحله ای خصیصه ای را که کمترین ارتباط را دارد انتخاب می کنیم و آن را حذف می کنیم .

روش ترکیبی: ترکیب انتخاب پیشرونده و انتخاب عقب رونده است.
مرحله سوم انتخاب داده ها

سیستم های اطلاعاتی و برنامه های کاربردی یک سازمان در طول زمان با توجه به نیازهای موجود معمولا یا تولید و یا تغییر شکل می دهند . در نتیجه یکسان سازی آنها یک امر کاملا حیاتی می باشد . یکسان سازی داده ها ، برقراری ارتباط بین فیلدها و شکل سازی داده ها در این مرحله صورت می پذیرد. گاهی  این تبدیلها آسان و سریع انجام می‌گیرد گاهی بسیار پیچیده و زمانبر است.

 کیفیت اطلاعات چیزی نیست که به راحتی قابل دریافت باشد، بلکه می‌توان کیفیت اطلاعات را از صحت و نتایج آن به دست آورد و این اطلاعات با این فاکتور در طول زمان قابل سنجش است، بنابراین با ایجاد شاخص های مناسب برای اطلاعات مورد نیاز کیفیت اطلاعات را در طول زمان مورد بررسی قرار می دهیم. در واقع کیفیت اطلاعات مجموعه ای از نیازهای اطلاعاتی است که برای برطرف کردن یک نیاز اطلاعاتی یا همان انجام کاری که مورد نیاز است مورد استفاده قرار میگیرد .مراحل داده کاوی

 کاوش داده ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معمولا این مرحله با نوشتن مقادیر زیادی گزارش و تحقیق استعلام از آنها اشتباه گرفته می شود . کاوش داده از طریق تجهیزات مخصوصی که عملیات کاوش را بر اساس مدل های تجزیه و تحلیل انجام می دهد . بررسی داده ها با انگیزه کشف نکات ارزشمند و دریافت اطلاعات مفید در حجم قابل توجهی داده که در طول زمان در کار و تجارت به دست آمده است را کاوش داده می گوییم  و این امر تفاوت های اساسی  با آنالیز های متداول آماری دارد و منبع معمول کاوش داده همان انبار داده است .
تحلیل و تفسیر نتیجه

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

نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی

دانلود کتاب مقدمه ای بر داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی, کتاب ها آکادمی داده کاوی

دانلود کتاب مقدمه ای بر داده کاوی را به شماپیشنهاد میکنیم . این جزوه ای است که مفهوم داده‌کاوی را به طور مختصر و مناسب توضیح می‌دهد این کتاب علت پیدایش داده کاوی را خواهیم خواند و اینکه چگونه مراحل کشف دانش طی خواهد شد.

همچنین  در مورد جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف صحبت خواهد شد ، اینکه داده کاوی چه کارهایی را نمیتواند انجام دهد؟ و چه کارهای را نمیتواند انجام دهد از جمله بحث هایی که در این کتاب آن را مطالعه می کنیم. در مورد کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی توصیف داده ها در داده کاوی نیز صحبت هایی شده است.

در مورد خوشه بندی تحلیل لینک مدل های پیش بینی داده ها مدل ها و الگوریتم های داده کاوی  مانند شبکه های عصبی رگرسیون منطقی تحلیل تفکیکی مطالبی وجود دارد و در آخرین مرحله نیز سلسله مراتب انتخاب ها توضیح داده شده است.

هزینه انجام پروژه داده کاوی
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر, نرم افزار کلمنتاین, نرم افزار متلب, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خلاصه
در این مقاله در مورد  هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژه‌های داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد.
نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی

 هزینه انجام پروژه‌های داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینه‌های متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ می‌شود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف می‌کند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.

در انجام پروژه داده‌ها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب می‌کنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است.

در انجام  برخی از پروژه‌ها  مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق  و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویس‌ها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت می‌گیرد تا  صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژه‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌گیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی
 انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژه‌ای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد.
پروژه داده کاوی آماده

 آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار  متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی می‌باشد. این پروژه‌ها با داده‌های استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمه‌ها، بانک‌ها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گام‌ها دارای قیمت‌های متفاوتی هستند. از جمله داده‌های آماده را می‌توان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد:

     پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر
     پروژه آماده داده کاوی با پایتون
     پروژه  آماده داده کاوی با متلب
     پروژه آماده داده کاوی با  زبان برنامه نویسی R
    پروژه آماده داده کاوی با وکا
    پروژه آماده داده کاوی با  spss modeler

پروژه‌ای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام می‌شود. فایلی که تحویل درخواست کننده می‌شود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار می‌باشد که شامل موارد زیر است:

    مراحل کار
    مراحل اجرا در نرم فزار
    تشریح داده
     رسم نمودارهای داده

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
دسته بندی ها : داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انواع الگوریتم های شبکه عصبی
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم نایو بیز
    انواع الگوریتم های رگرسیون
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم
    و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

گروه آکادمی داده کاوی با داشتن برترین متخصصها می تواند در زمینه های که در زیر اشاره می شود به شما کمک کند:

    مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)
    آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص
    پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر
    ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر
    استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

سفارش انجام پروژه رپیدماینر
انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner  

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.

این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.
نقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

    امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
    ظاهر کاربرپسند
    وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
    ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
    نمای گرافیکی خوب و زیبا
    قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel
    مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
    امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است
    امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
    از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد
    امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است
    کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
    استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
    طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
    انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
    انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
    شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
    هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتی
    انجام پروژه تشخیص خرابی
    انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
    انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
    آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
    تشخیص عیب و خطا در سیستم
    تشخیص بیماری

انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر

    شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

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

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