ه انواع محصولات آزمایشگاه را می توان بصورت زیر دسته بندی نمود. برخی از این محصولات بصورت منبع آزاد، برخی بصورت وب سرویس، برخی در قالب آزمایشگاه تایید نمونه و برخی با مجوزهای خاص قابل دسترسی و بهره برداری هستند:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
۱- ابزارهای تولید و برچسب گذاری دادگان مانند
- فرهنگیار : ابزار تولید فرهنگ جامع فارسی در فرهنگستان زبان و ادب فارسی
- سمپ : ابزار مدیریت و برچسبزنی پیکره با برچسب های معنایی
- واژهیار : ابزار جمعسپاری واژهگزینی و ارائه واژه های معادل فارسی کلمات و عبارات انگلیسی
۲- منابع زبانی شامل واژگان، هستان شناسی، پیکره های آموزش و آزمایش و دادگان محک ازجمله
- فارسنت : وردنت فارسی
- واژگان فارسواژه
- هستانشناسی پردازش زبان طبیعی
- پیکره بزرگ فارسی
- پیکره بلاگ ها
- مدلهای زبانی فارسی (مدل بزرگ چندتای کلمات، مدلهای جاسازی کلمات ...)
- پیکره محک رفع ابهام معنایی فارسی
- پیکره محک قطعه بندی فارسی
- پیکره محک تحلیل ساختواژی و بنواژهیابی فارسی
- پیکره محک تشخیص استلزام و تناقض فارسی
- پیکره محک شباهت سنجی با آنالوژی
- پیکره محک مدلهای جاسازی
۳- پردازشهای پایه ( سطح ۱ ) ( ابزار استپ وان ) شامل :
- تشخیص زبان فارسی
- قطعه بند ( توکنایزر ) جهت تقسیم متن به جملات و سپس به کلمات (توکن ها)
- تحلیلگر ساختواژی، بنواژه یاب (ریشه یاب) و لمیاب جهت تشخیص ساختار ساختواژی کلمات و یافتن ریشه یا بن واژه کلمه
- برچسب زن اجزاء کلام (POS tagger) جهت تعیین مقوله لغوی کلمات
۴- سرویسهای پردازش های میانی زبان ( سطح ۲ ) مانند :
- دسته بندی متون
- تبدیل محاوره به رسمی
- تشخیص طنز و توهین و .. (نوع گفتگو)
- شباهت سنجی کلمات و جملات
- شناسایی گر موجودیت های نامدار (NER) جهت شناسایی و تعیین نوع موجودیت های نامدار متن
۵- برنامه های کاربردی (سطح ۳) ازجمله :
- نگار : ویرایش و اصلاح متون به جهت نگارش فارسی معیار مطابق دستورخط و معادلهای مصوب فرهنگستان
- مهتاب : سامانه مشابهت سنجی و کشف تقلب متون فارسی
- کیوسک : سامانه پرسش و پاسخ در حوزه آموزش و میز اطالاعات دانشکده مهندسی کامپیوتر
- خبره یابی و منبعیابی : یافتن افراد خبره، سازمانهای حقوقی و انتشارات مرتبط با یک موضوع در حوزه پردازش زبان به منظور کمک به مجلات و کنفرانس ها در یافتن داور و دانشجویان و محققان در یافتن مرجع یا همکار در حوزه کاری مشترک
- دستیار هوشمند موبایل جهت دریافت و اجرای دستورات کاربر موبایل
- تحلیل احساسات و نظرات
- ترجمه ماشینی
- خلاصهسازی متون فارسی
- تبدیل متن به تصویر
۶- طرح کلان و برنامه های جامع (سطح ۴) :
پروژه جامع فعلی آزمایشگاه، "سامانه هوشمند ارتباط با مشتریان (سها)" است که هماکنون بهعنوان بخشی از طرح دانشکده هوشمند بهصورت آزمایشی در دانشکده در حال توسعه، نصب و اجراست و .شامل ۵ زیرسامانه اصلی زیر می باشد.
- تشخیص نوع گفتگو
- گپ هوشمند (چتبات)
- پرسش و پاسخ
- تحلیل احساسات و نظرات کاربران
- دستورپذیری و اجرا
کتاب "Natural Language processing with python" یکی از انتخاب های مناسبی است که کمک می کند با مفاهیم پایه nlp مثل tokenization، text normalization ، و pos آشنا شویم. در مرحله بعدی نحوه پیاده سازی این مفاهیم در پایتون به تفصیل بررسی می شود. همچنین تمرکز کتاب استفاده از کتابخانه nltk است. در این کتاب خبری از مفاهیم یادگیری عمیق نبوده و تمرکز بیشتر، بر روش های کلاسیک nlp است. اگر ابتدای راه باشیم و بخواهیم مباحث مقدماتی در زمینه nlp فرا گیریم این کتاب، شروع خوبی خواهد بود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کتاب Natural Language Processing in Action تمرکز جدی تر روی مسائل واقعی و مثال های کاربردی مثل chat botدارد. این کتاب همچنین برای پیاده سازی پروژه ها به سراغ تکنولوژی های جدیدتر مثل deep learning و word embeddingمی رود و سعی کرده بروز باشد. در این کتاب با word2vec ، cnnو rnnآشنا شده و از آنها در پیاده سازی پروژه ها استفاده می شود. به طور کلی برای کسانی که می خواهند در سطح پیشرفته پردازش زبان طبیعی فعالیت کنند این کتاب، گزینه مناسبی است.
کتاب بعدی Speech and Language Processing است. اگر به دنبال مباحث تئوری مربوط به nlp باشیم این کتاب گزینه خوبی است زیرا هر مبحث خیلی ریز بررسی شده است. در نگارش این کتاب سعی شده از مقالات زیادی بهره گیری شود و با خواندن این کتاب چکیده ای از مقالات (قدیمی) در زمینه پردازش زبان طبیعی را مطالعه خواهیم کرد. در این کتاب خبری از کد و پیاده سازی پروژه نیست. این کتاب بیشتر برای دانشجویانی که قصد نوشتن مقاله یا پایان نامه دارند توصیه می شود. البته لازم یه یادآوری است که این کتاب بیشتر جنبه مرجع دارد و انتظار مطالب به روز نداشته باشید.
کتاب یادگیری عمیق(Deep Learning book) یکی از بهترین کتاب هایی است که سعی کرده به زبان ساده مفاهیم یادگیری عمیق را بیان کند. اگر آشنایی چندانی با مباحث یادگیری عمیق ندارید این کتاب پیشنهاد می شود. این کتاب بیشتر برای کسانی پیشنهاد می شود که می خواهند به صورت پیشرفته روی متون کار کنند ولی دانش خوبی نسبت به شبکه های عصبی ندارند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
دوره ها
دوره From Zero to Hero: Natural Language Processing Using NLTK
یک دوره مناسب برای شروع یادگیری nlp است. این دوره مفاهیم مقدماتی nlp را به زبانی ساده بیان می کند. در این دوره تمرکز اصلی روی زبان پایتون و کتابخانه nltk است و تعداد زیادی مثال پیاده سازی می شود. پس از آشنایی با مفاهیم اولیه، پروژه های ساده ای پیاده سازی می شوند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
دوره Sequence Models
یک دوره خوب که مباحث پایه ای مربوط به sequence را مطرح می کند. در این دوره یاد می گیریم چگونه به کمک یادگیری عمیق پروژه های nlpرا انجام دهیم. هدف اولیه دوره معرفی sequenceهاست. در ادامه جملات را به عنوان sequenceدر نظر گرفته و سپس ساخت و پیاده سازی شبکه های عصبی بازگشتی آموزش داده می شود. در این دوره معماری lstm و gru معرفی و نحوه استفاده از آن ها در پروژه ها بررسی می شوند. این دوره توسط اندرو انگ ارائه می شود. برای متخصص nlp شدن، دیدن این دوره ضروری است.
دوره Natural Language Processing
یکی از دوره های جامع و کامل ولی سخت است. این دوره مناسب کسانی است که می خواهند پس زمینه علمی روش ها و الگوریتم ها را بدانند. زمان زیادی از دوره صرف توضیح مباحث تئوری شده ولی تکالیف بیشتر جنبه پروژه ای و عملیاتی دارند. در این دوره طیف وسیعی از مباحث پردازش زبان طبیعی مثل sentiment analysis و summarization بررسی می شوند. پروژه نهایی این دوره پیاده سازی یک chat bot برای داده های stackoverflow است.
دوره Natural Language Processing
این دوره برای افراد با سطح مقدماتی یا متوسط مناسب است. مباحث مطرح شده مقدماتی بوده و می تواند یک شروع خوب برای افرادی باشد که تازه وارد این حوزه شده اند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
دوره رایگان یادگیری ماشین(Machine Learning)
این دوره یکی از بهترین دوره های موجود در پرداختن به موضوعات مقدماتی یادگیری ماشین است. کلیه محتوا زیر نظر مستقیم اندرو انگ Andrew Ng)) تهیه شده است. با مشاهده ویدیوها و انجام تکالیف به صورت هفتگی، سطح مهارت فرد رشد کرده و دید خوبی نسبت به مباحث یادگیری ماشین پیدا می کند. مباحثی که بعدا برای کار با متون به شدت مفید هستند.
پس از مشاهده و اتمام این دوره، پیشنهاد می شود حتما دوره Deep Learning از اندرو انگ نیز مشاهده شود.
دلیل اصلی این پیشنهاد، رشد مهارت ها برای انجام پروژه پیشرفته است زیرا برای انجام پروژه هایی مثل ماشین ترجمه، چت بات حتما باید به سراغ یادگیری عمیق برویم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
دوره natural language processing with deep learning دانشگاه استنفورد
یکی از دوره های مطرح که مناسب افرادی است که دانش اولیه نسبت به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند. این دوره از آنجایی که در دانشگاه استنفورد برگزار شده، مباحث تئوری زیادی دارد و برای کسانی مناسب است که می خواهند جزئیات علمی و تئوری هر مبحثی را بدانند. در ضمن تکالیف این دوره به زبان پایتون است. تمرکز اصلی این دوره روی مباحث یادگیری عمیق و شبکه های عصبی است
دست پروژه های دنیای واقعی در زمینه های مختلف پردازش زبان طبیعی
مدل های پردازش زبان طبیعی را در قالب احساسات مشتری توسعه دهید
مدل های پردازش زبان طبیعی را برای پیش بینی اخبار سهام توسعه دهید
مدل های پردازش زبان طبیعی را برای پیش بینی قدرت رمز عبور ایجاد کنید
آیا شما به دنبال یک شغل پردرآمد در Data Science ، AI پردازش زبان طبیعی هستید؟
یا شما یک تمرین کننده هوش مصنوعی هستید که می خواهید حرفه خود را به سطح بالاتری برسانید؟
یا شما دانشمند مشتاق داده ای هستید که می خواهد دست به دست داده های علمی و هوش مصنوعی شود؟
اگر جواب هر یک از این س yesال ها مثبت است ، پس این دوره برای شما مناسب است!
Data Science یکی از داغترین زمینه های فناوری است که در حال حاضر در آن حضور دارد! این رشته با فرصت ها و چشم اندازهای شغلی در حال انفجار است. امروزه Data Science به طور گسترده ای در بسیاری از بخش ها مانند بانکداری ، بهداشت و درمان ، هواپیمایی ، لجستیک و فناوری پذیرفته شده است.
در تجارت ، Data Science برای بهینه سازی فرایندهای تجاری ، به حداکثر رساندن درآمد و کاهش هزینه اعمال می شود. هدف از این دوره این است که دانش شما را از جنبه های اصلی برنامه های علوم داده در تجارت به روشی عملی ، آسان و سرگرم کننده فراهم کند. این دوره با استفاده از مجموعه داده های دنیای واقعی ، تجربه عملی عملی را برای دانشجویان فراهم می کند.
1. وظیفه شماره 1 @ پیش بینی احساسات مشتری: یک مدل AI برای پیش بینی احساسات مشتری از آمازون ایجاد کنید.
3. وظیفه شماره 2 @ پیش بینی قیمت سهام آینده: مدل های NLP را برای پیش بینی قیمت سهام آینده توسعه دهید.
2. وظیفه شماره 3 @ پیش بینی قدرت گذرواژه: رده کلیدی گذرواژه را قوی ، خوب یا ضعیف پیش بینی کنید.
چرا باید این دوره را بگذرانید؟
پروژه های مربوط به داده های واقعی و مشکلات دنیای واقعی را توضیح می دهد. داده های اسباب بازی وجود ندارد! این ساده ترین روش برای دستیابی به Data Scientist/AI Engineer/ML Engineer/NLP Engineer است
این داده های کامل در دنیای واقعی را نشان می دهد و توضیح می دهد. شروع با وارد کردن داده های کثیف ، پاک کردن داده ها ، ادغام و تلفیق داده ها ، گروه بندی و تجمیع داده ها ، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق تهیه و پردازش داده ها برای آمار ، یادگیری ماشین ، سری زمانی NLP و ارائه داده.
در پروژه های دنیای واقعی ، کدگذاری و جنبه تجاری همه موارد به یک اندازه مهم است. این احتمالاً تنها درسی است که هر دو را تدریس می کند: برنامه نویسی عمیق پایتون و تفکر در تصویر بزرگ مانند اینکه چگونه می توانید به نتیجه برسید
رضایت تضمینی: در غیر این صورت ، پول خود را با ضمانت 30 روزه پس گرفتن پول پس بگیرید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
این دوره برای چه کسانی است:
کسی که در مورد انجام حامل انتقال داده به علوم داده ، هوش مصنوعی ، پردازش زبان طبیعی ،
کنجکاو است
سرفصل ها و درس ها
مقدمه ای بر این دوره
Introduction to this course
مقدمه
Intro To course
نحوه پیگیری این دوره - باید تماشا کنید
How to follow this course-Must Watch
پروژه 1 ->> احساسات مشتری آمازون را پیش بینی کنید
Project 1-->>Predict the sentiments of Amazon Customer
مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری
Introduction to Business Problem & Dataset
مجموعه داده ها و منابع
Datasets & Resources
پیش پردازش داده ها را در داده های آمازون انجام دهید
Perform Data Pre-processing on Amazon Data
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را روی داده ها اعمال کنید
Apply Exploratory Data Analysis on Data
شهود پشت کیسه کلمات
Intuition behind Bag of Words
شهود پشت سر رگرسیون لجستیک - قسمت 1
Intuition behind Logistic Regression --part 1
شهود پشت سر رگرسیون لجستیک - قسمت 2
Intuition behind Logistic Regression --part 2
کیسه کلمات را روی داده اعمال کنید
Apply Bag of Words on data
مدل NLP و مدل یادگیری ماشین خودکار کنید
Automate your NLP model & Machine Learning Model
شهود پشت TF-IDF - قسمت 1
Intuition behind TF-IDF --part 1
شهود پشت TF-IDF - قسمت 2
Intuition behind TF-IDF --part 2
استفاده از الگوریتم های NLP و یادگیری ماشین
Applying algorithms of NLP & Machine Learning
آماده سازی داده ها برای هدف مدل سازی
Data Preparation for Modelling Purpose
داده عدم تعادل چیست و چگونه می توان آن را کنترل کرد؟
What is Imbalance Data & how to handle it??
Part1-- اعتبار سنجی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کرد ؟؟
Part1-- What is Cross-validation & when to use it??
Part2-- اعتبار سنجی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کرد ؟؟
Part2-- What is Cross-validation & when to use it??
استفاده از تکنیک های مدیریت داده های عدم تعادل و اعتبار سنجی متقابل
Applying Techniques of Handling Imbalance Data & Cross Validation
Project2 ---->>> عناوین اخبار سهام را پیش بینی کنید
Project2---->>> Predict the Stock News Headlines
مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری
Introduction to Business Problem & Dataset
مجموعه داده ها و منابع
Datasets & Resources
پیش پردازش داده ها روی داده ها.
Data Pre-processing on Data.
درگیری و ادغام داده ها را انجام دهید
Perfrom Data Wrangling & Merging
شهود پشت جنگل تصادفی قسمت 1
Intuition Behind Random Forest Part-1
شهود پشت جنگل تصادفی - قسمت 2
Intuition behind Random Forest --part 2
کیسه های کلمات و جنگل تصادفی را روی Data اعمال کنید
Apply Bag of words and Random forest on Data
ارزیابی مدل ..
Model Evaluation..
شهود پشت Naive Bayes - قسمت 1
Intuition Behind Naive Bayes-Part 1
شهود پشت Naive Bayes - قسمت 2
Intuition Behind Naive Bayes- Part 2
Naive Bayes را روی Data اعمال کنید ..
Apply Naive Bayes on Data..
پروژه 3 ->>> پیش بینی قدرت رمز عبور
Project 3-->>> Predicting the strength of Password
مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری
Introduction to Business Problem & Dataset
مجموعه داده ها و منابع
Datasets & Resourcesazsoftir.com
09367292276کاوش داده ها
Exploring Data
TF-IDF را روی داده اعمال کنید
Apply TF-IDF on data
رگرسیون لجستیک را روی داده اعمال کنید
Apply Logistic Regression on Data
بررسی دقت مدل
Checking Accuracy of Model
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
23:57
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم افزار14 IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار 14
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
IBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در کوتاه ترین زمان با کمترین قیمت
بیش از 30 نوع دیتاست مختلف با انواع موضوعات متفاوت در سایت پروژه های 21
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه های رپیدماینر RapidMiner ، پروژه RapidMiner ، در توسط اساتید رپیدماینر در متلب پروژه با کمترین قیمت دانشجویی انجام میشود اگر در انجام پروژه های رپیدماینر خود مشکل دارید میتوانید با شماره تماس بگیرید
انجام پروژه های رپیدماینردر متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود
کارشناسان متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های رپیدماینر RapidMiner در کنار شما خواهند بود و با دادن گزارش کامل در فایل وورد مشاوره تخصصی شما از سایت های دیگر بی نیاز خواهند کرد
انجام پروژه های رپیدماینردر متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود
کارشناسان متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های رپیدماینر RapidMiner در کنار شما خواهند بود و با دادن گزارش کامل در فایل وورد مشاوره تخصصی شما از سایت های دیگر بی نیاز خواهند کرد
سفارش پروژه رپیدماینر خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید
انجام پروژه دانشجویی رپیدماینر
پروژه دانشجویی رپیدماینر در متلب پروژه توسط برترین اساتید داده کاوی رپیدماینر ایران قابل انجام هست همواره سعی شده است کمترین قیمت در پروژه دانشجویی رپیدماینر خدمت دانشجویان محترم داده شود
انجام پروژه های داده کاوی با رپیدماینر
نرم افزار رپیدماینر یکی از اصلی ترین و مهم ترین نرم افزارهای داده کاوی و dataming می باشد که با داشتن محیط کاربری جذاب محیط بسیار جالبی را برای کاربران فراهم کرده است متلب پروژه به عنوان مرجع انجام پروژه های داده کاوی در ایران آمادگی دارید انجام پروژه های داده کاوی با رپیدماینر را با بهرین کیفیت انجام داده و تحویل شما بدهد
نرم افزار رپیدماینر چیست ؟
نرم افزارRapidMiner قوی ترین و آسان ترین نرم افزار برای آنالیز داده ها به صورت عددی و نمایش گرافیکی نتایج حاصل از تحلیل داده ها محسوب می شود. هم چنین این نرم افزار قابلیت ورود کد های داده کاوی از سایر برنامه ها مانند R و Python را دارد و می تواند از داده data سایر نرم افزار های داده کاوی مانند Microsoft Excel, Microsoft Access, Oracle, IBM DB, Microsoft SQL Server, Teradata نیز استفاده کند.
نقاط قوت نرمافزار رپیدماینر:
ارائه گزارش و فرمت رونویسی از مراحل پیاده سازی الگوریتم
ظاهر و دکوراسیون بسیار زیبا
منظره گرافیکی زیبا در محیط داده کاوی
قادر به ضبط با فایل های خروجی از بسیاری از نرم افزارهای کاربردی مانند اکسل
تصحیح بسیار سریع و پاک کردن
وجود آموزش تصویری مناسب که برای این نرم افزار ارائه شده است و در وب قرار می گیرد.
مستندات شامل راهنمای بسیاری از اپراتورها در نرم افزار می باشد.
امکان اجرای یک الگوریتم یادگیری متفاوت در نرم افزار و مقایسه آن با یکدیگر در ابزار در نظر گرفته شده است
چرا پروژه رپیدماینر خود را به متلب پروژه بسپاریم ؟
متلب پروژه با تجربه موفق 7 ساله در انجام پروژه های رپیدماینر و با همکاری بیش از 200 برنامه نویس حرفه ای ایران با داشتن نماد اعتماد در پروژه های کامیپوتر خود را از سایرین متمایز کرده است تمامی پروژه های کامیپوتر با ضمانت و در کمترین زمان ممکن انجام میشود
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
برای سفارش پروژه رپیدماینر باید چه کار کنم ؟
برای سفارش انجام پروژه های رپیدماینر باید سفارش خود را از طریق فرم ثبت سفارش ارسال کنید یا می توانید شما میتوانید با شماره تماس بگیرید
زمان انجام پروژه رپیدماینر چقدر می باشد ؟
انجام پروژه های کامیپوتردر متلب پروژه طبق زمان خواسته شده مشتری تنظیم میشود ولی سعی میشود در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود
کیفیت در انجام پروژه رپیدماینر به چه صورت خواهد بود ؟
کیفیت در انجام پروژه های رپیدماینر از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بالاترین کیفیت در پروژه رپیدماینرهمواره هدف متلب پروژه بوده است
چگونه از انجام پروژه رپیدماینر مطمئن شویم ؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
اطمینان از انجام پروژه های رپیدماینر با توجه به کیفیت بالای سفارشات انجام شده در متلب پروژه مشخص می باشد متلب پروژه همواره مفتخر بوده اطمینان شما را توانسته فراهم کند
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پیاده سازی تمام مقالات کامل می باشد . تا پایان با شما هستیم پس نگران
نباشید. خوب است از فروشگاه جدید پژوهشیار (اینجا) بازدید کنید. در صورتی
که هر یک از مقالات را تمایل به خرید دارید در صورتی که لینک دانلود پیاده
سازی قرار داده نشده است می توانید برای گفتگو پیرامون جزئیات آن با آدرس
ایمیل (.)مکاتبه کنید
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
:عنوان مقاله
Selective Markov Models for Predicting Web Page Accesses
سال : ۲۰۰۴
عموما
مدل های مارکوف با مرتبه پایین تر در پیش بینی رفتار پیماییشی کاربر خیلی
دقیق نیستند و این امر ناشی از این واقعیت است که این مدلها گذشته دورتری
از رفتار کاربر را در نظر نمی گیرند تا بتوانند بین الگوهایی که مشاهده می
شوند تفاوت را تشخیص دهند و در نتیجه برای داشتن دقت بهتر می توان از
مدلهای مارکوف با مرتبه بالاتر استفاده کرد که متاسفانه انها نیز مشکلات و
محدودیت هایی دارند از جمله پیچیدگی بالا، کاهش پوشش و حتی گاهی دقت پیش
بینی کمتر.
یک راه ساده برای غلبه بر برخی از این مشکلات یادگیری
تمام مرتبه های مختلف مدل مارکوف و استفاده از همه آنها در فاز پیش بینی
است. اما این روش پیچیدگی را افزایش میدهد. این مشکل باعث شده تا روش هایی
جهت کاهش تعداد حالات این مدل ایجاد شود .
در این مقاله برای حذف
تعداد حالت های اضافی از روش تخمین خطا استفاده شده است به این صورت که
خطای هر حالت تخمین زده می شود و سپس اگر یک حالت از مرتبه بالاتر خطایی
بیشتری در مقایسه با حالت هایی مشابه از مرتبه پایین تر داشت آنگاه این
حالت حذف می شود.
لینک دانلود مقاله
لینک دانلود پیاده سازی مقاله
مقاله
شبیه سازی شده با متلب، مقاله شبیه سازی شده داده کاوی، مقاله داده کاوی،
مقاله در حوزه داده کاوی، پیاده سازی رایگان مقاله داده کاوی، مقاله رایگان
داده کاوی
:عنوان مقاله
An Integrated Model for Next Page Access Prediction
سال : ۲۰۰۹
نویسندگان
مقاله جهت پیش بینی صفحه بعد سه روش خوشه بندی و مدل ماکوف و قوانین
انجمنی را ترکیب نموده اند. و از شیوه شباهت سنجی کسینوسی برای محاسبه
فاصله نشست ها استفاده کرده اند. در این مقاله مدل مارکوف مربته دو برای
پیش بینی روی خوشه ها اعمال می شود زمانی که مدل مارکوف نتواند صفحه ی بعدی
را به درستی پیش بینی کند از قوانین انجمنی برای پیشنهاد صفحه به کاربر
استفاده میکند.لینک دانلود مقاله
:عنوان مقاله
کلمات کلیدی: مقاله شبیه سازی شده با متلب، مقاله داده کاوی، پیاده سازی مقاله ، دانلود مقاله شبیه سازی شده
Web Page Prediction by Clustering and Integrated Distance Measure
سال : ۲۰۱۲
پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی، داده کاوی در شبکه های اجتماعی
در این مقاله برای محاسبه فاصله نشست ها در الگوریتم کامیانه از روش جدید و بهبود یافته استفاده شده است.
برای محاسبه فاصله دو نشست از روش SAM وSABDM استفاده شده است.
لینک دانلود مقاله
:عنوان مقاله
Web User Session Clustering Using Modified K-Means Algorithm
سال : ۲۰۱۱
نویسندگان
مقاله جهت خوشه بندی نشست های کاربران از الگوریتم کامیانه بهبود یافته
استفاده کرده اند .نویسندگان این مقاله جهت محاسبه فاصله بین دو نشست از
طول نشست اول و دوم، و صفحات مشترک بین این نشستها استفاده میکنند.
لینک دانلود مقاله
لینک دانلود پیاده سازی
:عنوان مقاله
Web page personalization based on weighted association rules
سال :
نوسیندگان
مقاله قوانین انجمنی معمول را با انتساب وزن به صفحات موجود در نشست های
کاربران برای نمایش میزان علاقه ی آنها به صفحات، توسعه دادند و یک
الگوریتم توصیه گر جدید مبتنی بر قوانین انجمنی وزن دار تولید کردند. وزن
صفحات بر اساس فرکانس مشاهده صفحه در یک نشست و زمان صرف شده برای آن صفحه
توسط کاربر، اختصاص داده شده است. نتایج بررسی ها نشان می دهد که این روش
نسبت به روش سنتی قوانین انجمنی، دارای دقت و پوشش بالاتری در ارائه
پیشنهادها به کاربر است.
لینک دانلود مقاله
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
:عنوان مقاله
An Intrusion Detection System Based on KDD-99 Data using Data Mining Techniques and Feature Selection
یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر داده KDD-99 با استفاده از انتخاب ویژگی و تکنیک های داده کاوی
سال ارائه: ۲۰۱۴
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : درخت تصمیم
Decision tree, Feature Selection, Intrusion Detection System, Partition Size, Performance measures
پروژه
داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های
اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده
کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
:عنوان مقاله
A Novel Ensemble Method for Classifying Imbalanced Data
یک روش جدید برای طبقه بندی گروهی داده های نامتوازن
سال ارائه: ۲۰۱۴
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : الگوریتم های طبقه بندی، الگوریتم های یادگیری، خوشه بندی
Imbalanced data, classification, ensemble learning
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
:عنوان مقاله
اعتبار سنجی پیشرفته اندیس خوشه برای ارزیابی تعداد بهینه کلاسترها برای الگوریتم فازی C_Means
(محاسبه تعداد خوشه های بهینه در الگوریتم FCM که از الکوریتم های داده کاوی)
Enhanced Cluster Validity Index for the Evaluation of Optimal Number of Clusters for Fuzzy C-Means Algorithm
سال ارائه: ۲۰۱۴
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
:عنوان مقاله
Dimensionality and data reduction in telecom churn prediction
سال ارائه: ۲۰۱۴
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : داده کاوی، انتخاب ویژگی، کلاسه بندی
Data mining, Feature selection, Churn prediction, Data reduction
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
:عنوان مقاله
Context-sensitive intra-class clustering
الگوریتم مبتنی بر حوزه داده برای دسته بندی درون کلاسی داده ها
سال ارائه: ۲۰۰۴
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : کلاسه بندی
Intra-class clustering, ICC, Linear discriminant analysis, LDA, Semi-supervised learning
:عنوان مقاله
Incremental Spatial Clustering in Data Mining Using Genetic Algorithm and R-Tree springer
سال ارائه: ۲۰۱۲
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کلید واژه : عمل خوشه بندی
Spatial data mining, Clustering, Genetic Algorithm
پروژه
داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های
اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده
کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
:عنوان مقاله
CRM strategies for a small-sized online shopping mall based on association rules and sequential patterns
رابطه های قانون
سال ارائه: ۲۰۱۲
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
Data mining, CRM strategy, Association rule, Sequential pattern, RFM
:عنوان مقاله
Linguistic data mining with fuzzy FP-trees
سال ارائه: ۲۰۱۰
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد+ترجمه
کلید واژه : درخت FP فازی، تراکنش
Fuzzy data mining, Fuzzy-set, Quantitative value, Fuzzy FP-trees, Frequent fuzzy patterns
:عنوان مقاله
An evolutionary clustering algorithm based on temporal features for dynamic recommender systems
سال ارائه: ۲۰۱۴
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : روش خوشه بندی تکرار شونده، دیتاست
Evolutionary, Clustering, Algorithm, Recommender systems, Collaborative filtering, Data mining
پروژه
داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های
اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده
کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
:عنوان مقاله
Ranking discovered rules from data mining with multiple criteria by data envelopment analysis
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
سال انتشار : ۲۰۰۷
Institute of Traffic and Transportation, National Chiao Tung University-2007
خلاصه
در کاربردهای دیتاماینینگ ، مهم است که روشهای ارزیابی را برای انتخاب قوانین باکیفیت تر و سودآورتر توسعه دهیم.
این
مقاله یک شیوه غیر پارامتری ،آنالیز پوشش داده ها (DEA) ، را برای
ارزیابی و رتبه بندی کردن اثربخشی association rules با چندین معیار کارایی
به کار میگیرد.
جالبی association rules معیارهای قراردادی آنها بر اساس Support و Confidence می باشد.
در
کاربردهای خاص و ویژه ،دامنه دانش بیشتر میتواند به عنوان معیارهایی برای
ارزیابی قوانین کشف شده مورد استفاده قرار گیرد.بعنوان مثال در آنالیز سبد
خرید و ارزش محصول، profit مرتبط با association rules میتواند به عنوان
یک مقیاس اساسی و اصلی برای ارزش قانون به کار گرفته شود.در این مقاله این
مقیاسهای قلمروای و حوزه ای نیز در پروسه رتبه بندی و رنکینک قوانین برای
انتخاب قوانین با ارزش برای کاربرد لحاظ می شوند. مثال آنالیز سبد خرید
برای شرح دادنDEA بر اساس روشی برای اندازه گیری کردن سودمندی association
rules با چندین معیار کارایی بکار برده میشود.
دانلود مقاله
دانلود مقاله داده کاوی به همراه پیاد
:عنوان مقاله
An evaluation of heuristics for rule ranking
چکیده:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در
این مقاله به جای اینکه به تک تک قوانین امتیاز دهد و آن ها را رتبه بندی
کند دسته ای از بهترین قوانین که بهترین نتیجه را می دهند طبق الگوریتمی
خاص بدست می آورد.
سال انتشار: ۲۰۱۰
دانلود مقاله
پروژه
داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های
اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده
کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری، داده کاوی در
متلب، داده کاوی در تجارت الکترونیک، داده کاوی در وب، داده کاوی ،داده
کاوی چیست، تز داده کاوی ، بیگ دیتا، داده کاوی ،بیگ دیتا، داده کاوی با
سلمنتین،داده کاوی olap
شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی مقالات
برق با متلب ؛ شبیه سازی مقالات برق قدرت با متلب ؛ شبیه سازی مقالات با
متلب ؛ شبیه سازی مقاله با مطلب ؛ انجام شبیه سازی مقاله با متلب ؛ آموزش
شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی مقاله برق با متلب ؛ شبیه سازی مقالات
الکترونیک قدرت با متلب ؛ انجام شبیه سازی مقالات برق با متلب ؛ شبیه سازی
مقاله ؛ شبیه سازی مقاله برق ؛ شبیه سازی مقاله برق قدرت ؛ شبیه سازی
مقاله دینامیک سیستم قدرت ؛ شبیه سازی مقاله شبکه عصبی ؛ شبیه سازی مقاله
الکترونیک قدرت ؛ شبیه سازی مقاله مخابراتی ؛ شبیه سازی مقاله کنترل مدرن ؛
شبیه سازی مقاله در متلب ؛ شبیه سازی مقاله متلب ؛ شبیه سازی مقاله با
متلب ؛ شبیه سازی مقاله بازار برق ؛ شبیه سازی مقاله برق کنترل ؛ مقاله
شبیه سازی با ads ؛ مقاله شبیه سازی ماشین dc ؛ مقاله شبیه سازی کامپیوتری
doc ؛ شبیه سازی مقاله با hspice ؛ شبیه سازی مقالات ieee ؛ مقاله isi شبیه
سازی ؛ شبیه سازی مقالات isi ؛ شبیه سازی مقاله های ieee ؛ مقاله شبیه
سازی با opnet ؛ مقاله زبان شبیه سازی slam ؛ شبیه سازی مقالات رشته برق ؛
دانلود مقاله شبیه سازی رشته کامپیوتر ؛ پیاده سازی مقاله با متلب ؛ پیاده
سازی مقاله در متلب ؛ پیاده سازی مقاله داده کاوی ؛ پیاده سازی مقاله
پردازش تصویر ؛ پیاده سازی مقاله شبکه عصبی ؛ پیاده سازی مقاله شبکه عصبی
در متلب ؛ پیاده سازی مقاله ؛ پیاده سازی مقاله فازی ؛ پیاده سازی مقاله وب
معنایی ؛ پیاده سازی مقاله یادگیری ماشین ؛ مقاله پیاده سازی erp ؛ پیاده
سازی داده کاوی ؛ پیاده سازی داده کاوی با متلب ؛ پیاده سازی مقاله داده
کاوی ؛ پیاده سازی الگوریتم داده کاوی ؛ پروژه پیاده سازی داده کاوی ؛
پیاده سازی مقاله داده کاوی با متلب ؛ پیاده سازی الگوریتم های داده کاوی ؛
نرم افزار پیاده سازی داده کاوی ؛ شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی
مقاله برق ؛ شبیه سازی مقاله برق قدرت ؛ شبیه سازی مقاله در متلب ؛ شبیه
سازی مقاله شبکه عصبی ؛ شبیه سازی مقاله بازار برق ؛ شبیه سازی مقاله برق
کنترل ؛ شبیه سازی مقاله ؛ شبیه سازی مقاله دینامیک سیستم قدرت ؛ شبیه سازی
مقاله الکترونیک قدرت ؛ مقاله شبیه سازی با ads ؛ مقاله شبیه سازی ماشین
dc ؛ مقاله شبیه سازی کامپیوتری doc ؛ شبیه سازی پردازش تصویر ؛ شبیه سازی
پردازش تصویر در متلب ؛ شبیه سازی مقالات پردازش تصویر ؛ شبیه سازی مقاله
پردازش تصویر ؛ دانلود شبیه سازی پردازش تصویر ؛ مقاله شبیه سازی شده
پردازش تصویر ؛ مقاله داده کاوی ؛ مقاله داده کاوی در پزشکی ؛ مقاله داده
کاوی در شبکه های اجتماعی ؛ مقاله داده کاوی توزیع شده ؛ مقاله داده کاوی
در بانکداری ؛ مقاله داده کاوی در بیمه ؛ مقاله داده کاوی در تجارت
الکترونیک ؛ مقاله داده کاوی pdf ؛ مقاله داده کاوی وب ؛ مقاله داده کاوی
انگلیسی ؛ مقاله داده کاوی با ترجمه ؛ مقاله داده کاوی ؛ مقاله داده کاوی
doc ؛ مقاله داده کاوی وب web data mining ؛ دانلود مقاله داده کاوی doc ؛
مقاله isi داده کاوی ؛ مقاله isi در مورد داده کاوی ؛ مقاله داده کاوی ppt ؛
مقالات داده کاوی pdf ؛ مقاله در مورد داده کاوی pdf ؛ مقاله داده کاوی
word ؛ مقاله کامپیوتر کوانتومی ؛ مقاله کامپیوتر با ترجمه ؛ مقاله
کامپیوتر pdf ؛ مقاله کامپیوتر ؛ مقاله کامپیوتر ؛ مقاله کامپیوتر به زبان
انگلیسی ؛ مقاله کامپیوتر انگلیسی با ترجمه ؛ مقاله کامپیوتر انگلیسی ؛
مقاله کامپیوتر نرم افزار ؛ مقاله کامپیوتر isi ؛ مقاله کامپیوتر doc ؛
مقاله در مورد کامپیوتر doc ؛ مقاله کامپیوتری doc ؛ دانلود مقاله کامپیوتر
doc ؛ مقالات کامپیوتر isi ؛ مقالات it کامپیوتر ؛ دانلود مقالات کامپیوتر
isi ؛ مقاله در مورد کامپیوتر pdf ؛ مقاله کامپیوتر word ؛ مقاله
کامپیوتری word ؛ دانلود مقاله کامپیوتر word ؛ مقاله کامپیوتر با فرمت
word ؛ مقالات isi کامپیوتر ۲۰۱۳ ؛ مقاله انگلیسی کامپیوتر ۲۰۱۴ ؛ مقالات
isi کامپیوتر ۲۰۱۴ ؛ فراخوان مقاله
کامپیوتر ۹۳ ؛ فراخوان مقاله کامپیوتر ۹۲ ؛ فراخوان مقاله کامپیوتر ۹۴| ؛ داده کاوی ؛ داده کاوی چیست ؛ داده کاوی در شبکه های اجتماعی ؛ داده کاوی در پزشکی ؛ داده کاوی در متلب ؛ داده کاوی pdf ؛ داده کاوی در بانکداری ؛ داده کاوی در تجارت الکترونیک ؛ داده کاوی در وب ؛ داده کاوی ایران ؛ داده کاوی big data ؛ داده کاوی در big data ؛ داده کاوی crm ؛ داده کاوی clementine ؛ داده کاوی classification ؛ داده کاوی در crm ؛ داده کاوی با clementine ؛ نرم افزار داده کاوی ؛ lementine ؛ آموزش داده کاوی با clementine ؛ کاربرد داده کاوی در crm ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی ؛ clementine ؛ نقش داده کاوی در crm ؛ داده کاوی doc ؛ داده کاوی data mining ؛ داده کاوی dm ؛ داده کاوی چیست data mining ؛ داده کاوی یا data mining ؛ کاربرد داده کاوی در dea ؛ مقاله داده کاوی doc ؛ داده کاوی و dss ؛ داده کاوی چیست+doc ؛ داده کاوی در excel ؛ داده کاوی در erp ؛ داده کاوی gis ؛ داده کاوی در gis ؛ ترجمه کتاب داده کاوی han ؛ کتاب داده کاوی han ؛ دانلود کتاب داده کاوی han ؛ داده کاوی k-means ؛ نرم افزار داده کاوی keel ؛ آموزش داده کاوی در matlab ؛ داده کاوی در matlab ؛ داده کاوی با rapid miner ؛ نقش داده کاوی در mis ؛ آموزش داده کاوی با matlab ؛ داده کاوی olap ؛ داده کاوی و olap ؛ داده کاوی با orange ؛ نرم افزار داده کاوی orange ؛ آموزش نرم افزار داده کاوی orange ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی orange ؛ تفاوت داده
کاوی و olap ؛ داده کاوی در oracle ؛ داده کاوی با نرم افزار orange ؛ اموزش نرم افزار داده کاوی orange ؛ داده کاوی ppt ؛ داده کاوی pdf ؛ داده کاوی+powerpoint ؛ داده کاوی+ppt ؛ داده کاوی چیست pdf ؛ آموزش داده کاوی pdf ؛ مقالات داده کاوی pdf ؛ داده کاوی چیست ppt ؛ جزوه داده کاوی pdf ؛ داده کاوی r ؛ داده کاوی rfm ؛ داده کاوی rapidminer ؛ داده کاوی با r ؛ داده کاوی با rapidminer ؛ نرم افزار داده کاوی r ؛ آموزش نرم افزار داده کاوی rapidminer ؛ داده کاوی با نرم افزار r ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی rapidminer ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی r ؛ داده کاوی svm ؛ داده کاوی sql server ؛ داده کاوی در sql server ؛ داده کاوی در sql ؛ داده کاوی با sql server ؛ داده کاوی در sql server 2008 ؛ داده کاوی در spss ؛ نرم افزار داده کاوی spss ؛ آموزش داده کاوی در sql ؛ داده کاوی با spss ؛ کتاب داده کاوی tan ؛ دانلود کتاب داده کاوی tan ؛ ترجمه کتاب داده کاوی tan ؛ حل تمرین کتاب داده کاوی tan ؛ کتاب داده کاوی آقای tan ؛ داده کاوی weka ؛ داده کاوی wikipedia ؛ داده کاوی word ؛ داده کاوی با weka ؛ نرم افزار داده کاوی weka ؛ دانلود پروژه داده کاوی word ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی weka ؛ آموزش داده کاوی با weka ؛ آموزش نرم افزار داده کاوی weka ؛ پروژه داده کاوی با weka ؛ کنفرانس داده کاوی ۱۳۹۳ ؛ کنفرانس داده کاوی ۱۳۹۲ ؛ کنفرانس داده کاوی ایران ۱۳۹۳ ؛ داده کاوی ۲۰۱۳ ؛ کتاب داده کاوی ۲ ؛ کنفرانس داده کاوی ۹۳ ؛ کنفرانس
داده کاوی ۹۲ ؛ کنفرانس داده کاوی ۹۴ ؛ همایش داده کاوی ۹۳ ؛ کنفرانس داده کاوی سال ۹۳ ؛ مقاله بینایی ماشین، مقاله بینایی ماشین.pdf، مقاله بینایی ماشین و پردازش تصویر، مقاله بینایی ماشین رایگان، دانلود مقاله بینایی ماشین، مقاله درمورد بینایی ماشین، دانلود رایگان مقاله بینایی ماشین، مقالات بینایی ماشین، مقاله درباره بینایی ماشین، مقاله های بینایی ماشین
۲ azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
۲۱ شهریور ۱۳۹۴ توسط محمد حسینی کیا مجموعه: داده کاوی, سته بندی مستقل
آموزش داده کاوی با استفاده از WEKA
داده
کاوی مجموعه تکنیک هایی می باشد که پایگاه داده های بزرگ را به منظور
دستیابی به دانش، تحلیل می کند. به منظور داده کاوی امروزه از روش های
ماشینی و یا نیمه ماشینی استفاده می شود که دلیل آن هم تفاوت عمده در
مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینهها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازههای
دادههایی می باشد که امروز مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی یا Data
Mining در اصل به معنای استخراج اطلاعات یا الگوهای عملکرد و روابط مشخص در
میان داده ها و همینطور پایگاه های داده می باشد.
آموزش داده کاوی با استفاده از WEKA
داده کاوی چیست؟
داده
کاوی مجموعه تکنیک هایی می باشد که پایگاه داده های بزرگ را به منظور
دستیابی به دانش، تحلیل می کند. به منظور داده کاوی امروزه از روش های
ماشینی و یا نیمه ماشینی استفاده می شود که دلیل آن هم تفاوت عمده در
مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینهها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازههای
دادههایی می باشد که امروز مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی یا Data
Mining در اصل به معنای استخراج اطلاعات یا الگوهای عملکرد و روابط مشخص در
میان داده ها و همینطور پایگاه های داده می باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
داده کاوی، بهره گیری از ابزار های موجود جهت کسب دانش
داده
کاوی بهرهگیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل دادهها به منظور کشف الگوها و
روابط معتبر گفته میشود که استفاده از این ابزارها منجر به یافتن سریع
مدلهای آماری مورداستفاده درداده، مدلهای آماری و الگوریتمهای ریاضی
میشود که این کار این به صورت خودکار و یا بر اساس تجربهای که از طریق
شبکههای عصبی یا درختهای تصمیم گیری به دست میآورند، انجام می دهند.
داده کاوی علاوه بر گردآوری و مدیریت داده های انبوه، تجزیه، تحلیل اطلاعات
و پیش بینی را نیز انجام میدهد که پارامتر های گوناگونی را در نظر می
گیرد:
۱) قواعد انجمنی یا Association که شامل الگو هایی می باشد که یک رویداد به رویدادی دیگر ارتباط پیدا می کند.
۲) ترتیب یا Sequence: ترتیب اجرای رویداد ها را پیگیری می کند.
۳) پیش بینی یا Prediction که پیش بینی یک متغیر پیوسته را انجام می دهد.
۴) طبقه بندی یا Classification که رده های موجود در داده ها را تعریف می
کند و نسبت به یکریگر متمایز می کند با این هدف که بتوان از این مدل برای
پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها ناشناخته میباشد، استفاده نمود.
۵) خوشه بندی یا Clustering که مجموعه ای از رکورد ها که شباهت بیشتری را نسبت به یکدیگر دارد را در یک گروه قرار می دهد.
۶) مصور سازی یا visualization که داده های به دست آمده را شبیه سازی می کند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
ابزار های داده کاوی
۱) کلمنتاین Clementine
۲) نرم افزار Rapid Miner
۳) نرم افزار WEKA
WEKA ابزاری متن باز برای داده کاوی در جاوا
WEKA
را می توان یکی از قدرتمند ترین ابزار های موجود جهت داده کاوی دانست که
یک کتابخانه متن باز می باشد که به کاربر این امکان را می دهد تا با
استفاده از امکانات زبان جاوا، داده های خود را پردازش کند. WEKA توابع
مختلف را برای داده کاوی در اختیار کاربر قرار میدهد. مزیت استفاده از این
کتابخانه این می باشد که ابزار های متنوعی جهت پیاده سازی الگوریتم های
داده کاوی را به صورت آماده دارد.
برای مشاهده جزئیات و تهیه آموزش داده کاوی با استفاده از WEKA به این لینک (+) مراجعه نمایید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
فهرست سرفصل ها و رئوس مطالب مطرح شده در این مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:
مفاهیم داده کاوی
اعمال فیلتر بر روی داده ها
حذف ویژگی های غیرمفید
گسسته سازی ویژگی های عددی
ایجاد داده تصادفی
انتخاب ویژگی
خوشه بندی
روش های انتخاب خوشه
دسته بندی
ارزابی مدل و تست
آشنایی با ماتریس Confusion
آشنایی با مشخصه عملکرد سیستم
قوانین انجمن
آماده سازی محیط نرم افزاری برای شروع به کار با WEKA
نصب جاوا
نصب Eclipse
اتصال WEKA با Eclipse
درونریزی داده
آشنایی با نوع داده ARFF
تعریف ویژگی
آشنایی با ساختار داده ها
ایجاد مجموعه داده در زمان اجرا
ذخیره داده در قالب ARFF
اعمال فیلتر بر روی داده ها
گسسته سازی ویژگی ها
ابزار اعمال فیلتر دسته بندی FilteredClassifier
انتخاب ویژگی در WEKA
Information Gain و کاربرد آن در انتخاب ویژگی
بررسی مولفه های اصلی
AttributeSelectedClassifier و انتخاب خاص دسته بندی کننده
ایجاد یک دسته بندی کننده و آموزش آن
ایجاد دسته بندی کننده با درخت تصمیم گیری یا Decision Treesb.
ایجاد دسته بندی کننده با استفاده از ماشین بردار پشتیبان یا SVM
مدل های دیگر دسته بندی کننده
ایجاد یک دسته بندی کننده اختصاصی
نمایش نتیجه
نمایش گرافیکی درخت به کاربر
بررسی و ارزیابی مدل ها
بررسی مجموعه داده ها و تست
نمایش نتایج آماری
جداسازی داده یادگیری
اعتبارسنجی متقابل k-fold
ماتریس Confusion
منحنی ROC
ذخیره مدل با استفاده از Serializable
بازگردانی مدل با استفاده از deserializable
رگرسیون
کلاس Zero
کلاس REPTree
کلاس SMOreg
کلاس MultilayerPerceptron
قوانین ارتباطی
الگوریتم Apriori و کشف قوانین ارتباطی
خوشه بندی
الگوریتم EM و نحوه خوشه بندی
دسته بندی کننده خوشه ای
خوشه بندی افزایشی
بررسی خوشه بندی