انجام انواع پروژه های داده کاوی و متن کاوی

انجام انواع پروژه های داده کاوی و متن کاوی

امروزه سازمان ها برای حفظ بقا و کسب مزیت رقابتی بدنبال بهره گیری هر چه بیشتر از داده ها، اطلاعات و دانش موجود در سازمان و محیط سازمان برای بهبود در تصمیم گیری در سطوح عالی، استراتژیک و عملیاتی هستند و این بهبود با استقرار انبارهای داده سازمانی و هوش تجاری برای تجمیع، یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها و کشف دانش پنهان در اطلاعات سازمان با استفاده از تکنیک های داده کاوی سازمان بدست می آید.

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

داده کاوی و هوش تجاری با هدف حمایت از مدیران ارشد و میانی در فرآیند تصمیم گیری های استراتژیک انجام می شود.

داده کاوی در حقیقت کشف ساختارهای جالب توجه، غیر منتظره و با ارزش از داخل مجموعه وسیعی از داده ها می باشد و فعالیتی است که اساسا با آمار و تحلیل دقیق داده ها منطبق استف داده کاوی تنها محدود به استفاده از الگوریتم رایانه ای یا یک شیوه آماری نیست؛ بلکه فرآیندی است که بوسیله اطلاعات تکنولوژی جدیدتری یا پشتوانه ای را برای تصمیم گیری ها فراهم می کند.
تکنیک های داده کاوی به دو گروه تقسیم شده استک گروه توصیفی و گروه پیش بینی کننده هر کدام از این گروه ها شامل تکنیک های خاص داده کاوی می باشند.این مجموعه با توجه به دانش تئوریک و عملی توسط کارشناسان خبره با استفاده از تکنیک های خاص داده کاوی و هوش تجاری را پیاده سازی می نماید.
شرکت معماران عصر دانش با استفاده از دانش و تخصص در زمینه هوش تجاری و داده کاوی و بهره گیری از نرم افزارهای کارآمد در زمینه تجمیع اطلاعات و ایجاد یکپارچگی در سطح داده ها و فرآیند های سازمانی و نیز بکارگیری ابزارهای مناسب جهت نمایش خروجی تجزیه و تحلیل و گزارشات مدیریتی در قالب داشبوردهای مدیریتی هوش سازمانی را برای شما به ارمغان خواهد آورد.
خدمات قابل ارائه:

•مشاوره در زمینه هوش تجاری (Business Intelligence)

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

•مشاوره در زمینه داده کاوی (Data Mining)
•آموزش مباحث مرتبط با داده کاوی و هوش تجاری
•راهبری و نظارت بر پروژه های داده کاوی و هوش تجاری
•برگزاری سمینار و کارگاه در زمینه داده کاوی و هوش تجاری

پایان نامه داده کاوی

آموزش و انجام پروژه های داده کاوی

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

گروه انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی (Data Mining)  رویال پروژه با کادری مجرب و کارآزموده در پایان نامه داده کاوی کار خود رااز کرد. ای گروه ابتدا در گروه های آموزشی انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی و نرم افزار آغاز به کار نمود و رفته رفته رشته ها و گرایش های دیگری نیز به لیست پایان نامه های خود افزود.

انجام پایان نامه ارشد داده کاوی در زمینه های مختلف از جمله: تشخیص تقلب بانکی و بیمه، شبکه های عصبی ANN، ماشین بردار پشتیبان SVM، درخت های تصمیم، الگورتم مورچگان، کلونی مورچگان، کلونی ذرات، منطق فارسی Fuzzy logic و....

انجام پایان نامه و پروژه داده کاوی در تشخیص بیماری های کلویه ای، بیماری های چشم، گوش، بیماری قلبی، تشخیص بیماری صرع، تپش قلب، سرطان، سرطان سینه، تشخیص سرطان خون، سرطان لوزالمعده، پیشگیری و پیش بینی بیماری های قلبی، سرطان، بیماری های ژنتیکی، عوامل سرطان زا،  سرطان ریه، مجاری تنفسی، سرطان‌های دهان، ژن تعمیر DNA

برخی از زمینه های قابل ارائه در زمینه مشاوره پایان نامه داده کاوی را میتوان به صورت زیر خلاصه کرد
موضوع پایان نامه داده کاوی

    پایان نامه سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از روش های داده کاوی
    تشخیص نرخ اعتباری بیمه و مشتریان بیمه
    تعیین نرخ اعتباری مشتریان بانک
    ارائه روش نوین در پایان نامه داده کاوی در تشخیص بیماری های قلبی با استفاده از شبکه های عصبی
    تشخیص بیماری های عروقی و قلبی با استفاده از درخت تصمیم
    شناسایی سرطان خون با بکارگیری الگوریتم های داده کاوی
    شناسایی سرطان پروستات با استفاده از متد های داده کاوی
    انجام پایان نامه داده کاوی تشخیص سرطان سینه با استفاده از ترکیب طبقه بندها
    و...
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پس از انتخاب موضوع می بایست به نگارش پروپوزال داده کاوی پرداخت:
مشاوره نگارش پروپوزال داده کاوی

مشاوره پروپوزال کارشناسی ارشد داده کاوی اولین مرحله از مجموعه مراحل انجام پایان نامه می باشد. که در ابتدا به بررسی موضوع از طریق مقالات مختلف پرداخته میشود. سپس با راهنمایی اساتید برتر الگوریتم نهایی که می بایست در مشاوره پایان نامه داده کاوی پیاده سازی شود ارائه میشود. در پروپوزال داده کاوی می بایست به بررسی و ارائه راه کارهای کارا در زمینه موضوع خود بپردازیم. در برخی از دانشگاه های می بایست الگوریتم با جزئیات بیان شود این درحالی است که بسیاری از دانشگاه های حتی نباید نامی از الگوریتم داده کاوی مورد استفاده در پایان نامه خود ببرید و در طی نگارش آن به آلگوریتم بهینه شده خود میرسیم.

 
انجام پایان نامه داده کاوی با وکا
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پایان نامه داده کاوی مانند تمامی پایان نامه های دیگر احتیاج به ابزاری برای انجام و پیاده سازی دارد، یکی از مهمترین این ابزار ها وکا (Weka) می باشد. وکا در برگیرنده تمامی الگوریتمهای مهم و کاربردی داده کاوی می باشد به صورتی که حد زیادی شما را در پیاده سازی پایان نامه از کد نویسی مبرا میکند. از جمله الگوریتم های مهمی که در weka وجود دارد می توان از انوان طبقه بندها مانند، شبکه عصبی MLP، RFB - SOM، شبکه عصبی فازی، پایان نامه شبکه عصبی با وکا در شبکه هاپفیلد (Hopfield network)، ماشین بولتزمن (Boltzmann machine)، شبکه های عصبی با یادگیری عمیق (Deep Learning) و همچنین مشاوره پایان نامه و پروپوزال درخت های تصمیم با Weka، ماشین بردار پشتیبان (support vector machine- SVM)، مدل مخفی مارکوف Hidden Markov Model (HMM)، رده بندی و کلاسیفیکشن داده ها، کلاسترینگ و خوشه بندی داده ها (clustering algorithms) و....

اینها تنها بخشی از پایان نامه و پروژه های قابل انجام با weka  می باشند

 

تیم هوش مصنوعی و داده کاوی رویال پروژه مفتخر است که سالها در کنار شماست، جهت سفارش پایان نامه، انتخاب موضوع، پروپوزال ویا مشاوره در زمینه سیستم های داده کاوی با ما تماس بگیرید:

سفارش پایان نامه و پروژه داانشجویی

 
انجام پایان نامه پیش بینی رفتار کاربر وب با بهینه سازی کلونی مورچه

در این پایان نامه به بررسی الگوریتم کلونی مورچه بر پایه بهینه سازی برای پیش بینی رفتار کاربر وب با الگوریتم های داده کاوی می پردازیم. متدولوژی این پایان نامه شامل منابع داده ای مختلف مثل محتوا و ساختار وب است، درست مثل استفاده از وب.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پایان نامه سیستم رتبه بندی با داده کاوی

 
انجام پایان نامه سیستم رتبه بندی در داده کاوی زمانی اهمیت لازمه را خواهد داشت که از معیار مناسبی برای ارزیابی مشتریان قبل از اعطای تسهیلات برخوردار باشد، به گونه‌ای که تسهیلات بانکی با استفاده از این الگوریتم پیشنهادی پایان نامه به مشتریان مطلوب تخصیص یابد. از دیدگاه داده کاوی و سیستم رتبه بندی، مشتری مطلوب به مشتریانی اطلاق می‌شود که ضمن هزینه نمودن تسهیلات دریافتی در بخش‌های مختلف اقتصادی بتواند به موقع تسهیلات دریافتی را به سیستم بانکی بازگرداند. که این کار با استفاده از الگوریتم های داده کاوی قابل انجام است


انجام پایان نامه تشخیص ریسک اعتباری مشتریان بیمه



azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
بانک ها با ریسکهای متفاوتی روبرو هستند، که مهمترین آنها ریسک اعتباری است که به معنی از دست دادن بهره و سود بانک به دلیل متعهد نبودن وام گیرنده به قرار داد خود میباشد (Ya-qiong, 2007). یکی از خصوصیات بانکها این است که به صورت کوتاه مدت قرض میگیرند و به صورت بلندمدت وام میدهند و این خصوصیت به این امر منتهی شده که بانکها در معرض ریسک اعتباری قرار بگیرند.


این گونه ریسک دارای تاریخچهایی تقریبا همزمان با پیدایش بانک و سیستم بانکداری است. وجود این ریسک ناشی از این احتمال است که وام گیرنده قادر به پرداخت منظم اصل و فرع بدهی خود نباشد و یا در پرداخت آن کوتاهی کند. به همین جهت ارزی ابی بانکها از میزان ریسکی بودن درخواست کنندگان وام و تصمیم این است که آیا اعتبار لازم با میزان نرخ تنظیم شده، داده شود یا خیر. هم چنین کنترل و پایش وام داده شده، از اهمیت بالایی برخوردار است. (Jacobson, Linde, & Roszbach, 2006) ریسک اعتباری موجب مشکلات مالی در بانکها خواهد شد و ارزیابی آن نیازمند تکنیکهای مدلسازی پیشرفته است که مرتبط به منبع عدم قطعیت ناشی شده میباشد. متعاقبا، ریسک اعتباری یکی از بزرگترین تهدیداتی است که موسسات مالی با آن روبرو هستند و مدلسازی اعتبارسنجی مشتریان موسسات مالی و بخصوص بانک ها امری مهم و ضروری است(2009 Lin,).


یم هوش مصنوعی و داده کاوی رویال پروژه مفتخر است که سالها در کنار شماست، جهت سفارش پایان نامه، انتخاب موضوع، پروپوزال ویا مشاوره در زمینه سیستم های داده کاوی با ما تماس بگیرید:

سفارش پایان نامه و پروژه داانشجویی
انجام پایان نامه پیش بینی استفاده مجدد موفق در ماژول‌های نرم‌افزاری

   
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
با ورود فناوری­های جدید به سازمان­هاو افزایش سرعت تولید اطلاعات و در نتیجه بر جای ماندن حجم عظیمی از داده‌هاو دشواری استفاده از این حجم وسیع، معمولاً امکان استفاده از این داده‌هابه صورت خام وجود ندارد، بلکه دانش موجود در آن­ها باید استخراج گردد. همچنین پایان نامه تحلیل این داده‌هابه واسطه روش‌های گزارش گیری سنتی در این مقیاس امکان­پذیر نیست و روش‌های آماری موجود نیز از ظرفیت کافی جهت تحلیل این داده‌ها برخوردار نمی­باشند. پایان نامه های پیش بینی راهکاری است که با غلبه بر این محدودیت، امکان انجام مطالعاتی جامع­تر با نتایج دقیق­تر و درصد خطای پایین­تر را ممکن سازد.


کاربردهای داده‌کاوی

  
داده کاوی امروزه به یکی از چالش‌ برانگیزترین علوم دنیا تبدیل شده است چرا که دانشمندان و محققان به این مسئله پی برده‌اند که با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی می‌توان به دانش پنهان موجود در داده‌ها پی برد. امروزه نیز با گسترش حجم روزافزون داده‌ها در صنایع، سازمان‌ها و مراکز دولتی و خصوصی نیاز به استخراج دانش و استفاده از داده کاوی بیشتر حس می‌شود. داده‌کاوی در هر سازمانی که با داده‌های زیاد مواجه است کاربرد دارد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پایان نامه حداکثرسازی تاثیر در شبکه های اجتماعی

 
عنوان پایان نامه:

انجام پایان نامه حداکثرسازی تاثیر در شبکه های اجتماعی

پایان نامه حداکثرسازی تاثیر (Influence Maximization):

پایان نامه حداکثرسازی تاثیر، کاربرد قابل توجهی در بازاریابی ویروسی و دهان به دهان دارد. این پایان نامه اغلب با تعیین مشتریان بالقوه برای اهداف بازاریابی به وجود می آید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مشاوره پایان نامه داده کاوی
دپارتمان کامپیوتر و انجام پایان نامه داده کاوی رویال پروژه از سالها قبل  اقدام به مشاوره پایان نامه داده کاوی به دانشجوانی هوش مصنوعی کرده است.




فرآیند پیش بینی رفتار کاربر در وب کاوی


شکل 4 مراحل اصلی الگوریتمی را نشان می دهد که پیش بینی ها را ایجاد کرده و برخوردهایی را فراهم می کند. زمانی که یک کاربر شئی را درخواست می کند، گره مربوطه در گراف مورد جستجو واقع می شود. اگر گره وجود نداشته باشد یا ثانویه باشد، هیچ پیش بینی انجام نشده و هیچ کمان برخوردی فراهم نمی شود. در مقابل، اگر گره وجود داشته باشد و اصلی باشد،

 همه کمانهای اصلی آن تحلیل می شوند. کمانهایی که دارای اعتبار انتقال بزرگتر از استانه مورد نظر باشند، در فهرست کمانهای اصلی قرار می گیرند، که با اعتبار انتقال مرتب شده اند. آنگاه گره های موخر مانند کمانها نیز مورد جستجو واقع شده و کمانهای ثانویه انها تحلیل می شوند. کمانهای ثانویه با اعتبار انتقال بزرگتر از آستانه ثانویه در فهرست کمانهای نتیجه ثانویه قرار دارند، و آنها نیز با اعتبار انتقال کمان مرتب می شوند.
آنگاه فهرست های کمانهای اولیه و ثانویه بهم پیوند می خورند. URI های مربوط به این کمانها ، برخوردهایی هستند که به عنوان پیش بینی ها فراهم خواهند شد. فهرست قطعی برخوردها را می توان کاهش داد تا تنها اولین برخوردهای N فراهم شود.

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

پیش بینی رفتار کاربران وب

 
الگوریتمهای پیش بینی را می توان به دو گروه اصلی بر اساس نوع اطلاعات استفاده شده برای ایجاد پیش بینی تقسیم کرد (3). اولین گروه شامل الگوریتم هایی می شود که دسترسی های آتی را بر مبنای الگوهای دسترسی قبلی پیش بینی می کنند. دو زیر گروه را می توان مشخص کرد : اول زیرگروهی تشکیل شده از الگوریتم هایی که از مدل مارکف استفاده می کنند


مقدمه ای بر وب کاوی



در حال حاضر، وب دارای استفاده بسیار گسترده ای است، بنابراین افزایش ثابت ترافیک در شبکه مانند باری است که سرورها را مدیریت می کند. گرچه امروزه کاربران وب دارای ارتباطات با پهنای باند بالا هستند، هنوز زمانهای تاخیر گسترده ای را در زمان مرور وب احساس می کنند و دلیل آن اجزای اضافی بارگذاری شده(یعنی شبکه، سرورها، سوئیچ ها، یا سخت افزارهای میانی)، و زمان های انتقال پیام طولانی می باشند. در نتیجه، کاهش زمان تاخیر درک شده توسط کاربران در هنگام مرور صفحات وب، هنوز موضوع تحقیق انتقادی هستند.

پایان نامه داده کاوی

انجام پایان نامه مدیریت ارتباط با مشتری با تحلیل درخت تصمیم
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پایان نامه مدیریت ارتباط با مشتری (( CRM - Customer Relationship Management)  زیرمجوعه پایان نامه داده کاوی و هوش مصنوعی می باشد ودر گروه تاپ پروژه توسط اساتید انجام پایان نامه داده کاوی و هوش مصنوعی انجام میشود.

داده کاوی با نرم افزار Weka

داده کاوی با نرم افزار Weka

تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلت‌فرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن ] ، معرفی میشود.

دانلود کد ,دانلود پروژه, پروژه آماده ,داده کاوی , نرم افزار, rapidminer , clementine , weka , وکا , کلمنتاین , رپیدماینر

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

همکاری در انجام تمامی پروژه های داده کاوی با استفاده از نرم افزار وکا –

پروژه های شبیه سازی شده با WEKA

ﻘﺪﻣﻪ 

ایتدا قبل از این که بخواهیم در مورد این نرم افزار توضیح دهیم ، به حوزه ی مورد استفاده ی آن اشاره ای می کنیم و در مورد داده کاوی در این نرم افزار توضیح می دهیم.

داده کاوی یا دیتاماینینگ ، در هسته ی خود ، به معنی تبدیل مقدار زیادی از داده به قسمت های معنی دار و با قواعد را می گویند. به عبارت دیگر ، می تواند به دو قسمت تقسیم بندی شود:

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

به شکل مستقیم و به شکل غیر مستقیم . در داده کاوی به شکل مستقیم شما قصد دارید که یک مقدار داده های یک نقطه ی مشخصی را پیش بینی کنید .

مانند پیش بینی رشد قیمت خانه و پیش بینی برای خرید در زمانی مشخص

در شکل غیر مستقیم ، شما تعدادی گروه داده ایجاد می کنید یا تعدادی الگو در داده های موجود پیدا کنید .

داده کاوی صرفا در حوزه شرکت های بزرگ و نرم افزار های گران قیمت نیست . در واقع یک نوع نرم افزار وجود دارد که بتواند تقریبا همه ی همان چیزهایی که نرم افزار های گران انجام می دهند ، انجام دهد . آن نرم افزار همان وکا است. وکا محصول و ساخته شده ی دانشگاه وایکاتو در نیوزلند است  و در ابتدا در سال ۱۹۹۷ طراحی و توسعه داده شد.

وکا از الگوریتم های زیادی برخوردار است که می توان به شکل زیربه آنها اشاره کرد :

طبقه بندی : درخت تصمیم ،‌ نزدیک ترین نقطه ها ،‌الگوریتم کوتاه ترین مسیر ، بیز ساده

پیش بینی کردن :‌ رگرسیون خطی و غیر خطی ، الگوریتم ادراکی

روش های متا : الگوریتم کیسه ، الگوریتم افزایش

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

این روش ها در قسمت های یادگیری ماشین با نظارت و بدون نطارت و همچنین تقویتی و خود تکمیلی تقسیم می شوند.

الگوریتم های زیادی در این نرم افزار وجود دارند که به اختصار به تعدادی از انها اشاره کردیم .

البته در مورد الگوریتم های ناشناخته تر دیگر نیز وکا یک باکسی فراهم کرده تا اطلاعات اولیه ای برای اشنایی با آن به شما بدهد  اینگونه بتوانید حداقل اطلاعات راجع به آن الگوریتم را داشته باشید .

ﻭﮐﺎ ﺷﺎﻣﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﯼ ﺍﺯ ﺍﺑﺰﺍﺭ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﺪﺍﺭﯼ ﺳﺎﺯﯼ ﻭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﻳﯽ ﺑﺮﺍﯼ ﺁﻧﺎﻟﻴﺰ ﻭ ﺑﺮﺭﺳﯽ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﺁﻧﻬﺎ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﺭﺍﺑﻂ ﮐﺎﺭﺑﺮﯼ ﮔﺮﺍﻓﻴﮑﯽ ﺁﻥ ﮐﺎﺭ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺍﻳﻦ ﺗﻮﺍﺑﻊ ﻭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺁﺳﺎﻥ ﺗﺮ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﻣﺪﻝ ﻫﺎﯼ ﻗﺒﻠﯽ ﻭﮐﺎ ﺑﻪ ﺯﺑﺎﻥ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﮕﺮ  ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺳﺎﺯﯼ ﺷﺪﻩ ﺑﻮﺩ ﻭ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺭﺍﺑﻂ ﮐﺎﺭﺑﺮﯼ ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭ ﻧﺒﻮﺩ. ﺁﺧﺮﻳﻦ ﻭﺭﮊﻥ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﺭﮊﻥ ۳ ﺁﻥ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﺷﺎﻣﻞ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻳﺎﺩﮔﻴﺮﯼ ﻣﺎﺷﻴﻦ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ .

ﺑﺮﺍﯼ ﻓﺎﻳﺪﻩ ﻫﺎﯼ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺭﺍﻳﮕﺎﻥ ﺑﻮﺩﻥ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻧﺎﻡ ﺑﺮﺩ ﻭ ﺍﻳﻦ ﮐﻪ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﺍﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﭘﻠﺘﻔﺮﻡ ﺧﺎﺻﯽ ﻧﻴﺴﺖ ﻭ ﺑﺮ ﺭﻭﯼ ﺗﻤﺎﻡ ﭘﻠﺘﻔﺮﻡ ﻫﺎﯼ ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﯽ ﮐﻪ ﺟﺎﻭﺍ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ ﻗﺎﺑﻞ ﻧﺼﺐ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ.

ﻭﮐﺎ ﺍﺯ ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ ﻫﺎﯼ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﮐﺎﻭﯼ ﺑﻪ ﺧﺼﻮﺹ پردازش کزدن ، کلاستر بندی ، طبقه بندی و رگرسیون برخوردار می باشد. ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭﯼ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻓﺎﻳﻞ ﻫﺎﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﭘﺬﻳﺮ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ . ﻭﮐﺎ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﯼ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺑﺎ ﺯﻳﺎﻥ ﺍﺳﮑﻴﻮﻝ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﯽ ﮐﻨﺪ ﻭ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻈﺮ ﺭﺍ ﺩﺭ ﻗﺎﻟﺐ ﻳﮏ ﭘﺮﺱ ﻭ ﺟﻮ ﺑﺎ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮐﻨﺪ.

رابط کاربری اصلی وکا ، اکسئلورر می باشد اما از قسمت های دیگر نیز امکان دسترسی به توابع موجود می باشد. قسمت های دیگر نرم افزار شامل یک آزمایشگر ، ﻳﮏ ﮔﺮﺍﻑ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﺟﺮﻳﺎﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﻳﮏ ﺧﻂ ﻓﺮﻣﺎﻥ ﺳﺎﺩﻩ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ  .

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

ﻗﺴﻤﺖ ﺍﮐﺴﭙﻠﻮﺭﺭ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﭼﻨﺪ ﭘﻨﻞ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﻭ ﻭﻳﮋﮔﯽ ﻫﺎ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ .

۱ – ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﻓﺎﻳﻞ ﻭﺭﻭﺩﯼ ARFF ،csv ﻳﺎ ﺍﺭﺗﺒﺎﻁ ﺑﺎ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ .

۲ – ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﯼ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺿﺎﻓﻪ ﮐﺮﺩﻥ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﯼ ﻳﺎ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺗﺎ ﮐﺎﺭﺑﺮ ﺑﻪ ﺳﺎﺩﮔﯽ ﺑﺘﻮﺍﻧﺪ ﺍﺯ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻣﺮﺑﻮﻃﻪ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻣﺜﺎﻝ ROC ، ﺩﺭﺧﺖ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻭ … ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﮐﻨﺪ.

۳ – ﻭﺍﺑﺴﺘﮕﯽ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﻳﮏ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺑﺨﺶ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺗﺎ ﺍﺭﺗﺒﺎﻁ ﻣﻴﺎﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﺩﻳﺪﻩ ﺷﻮﺩ.

۴ – ﮐﻼﺳﺘﺮ : ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺗﮑﻨﻴﮏ ﻫﺎﯼ ﮐﻼﺳﺘﺮﻳﻨﮓ ﺭﺍ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺎ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﯽ ﮐﻨﺪ ﮐﻪ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ k-means ﺍﺷﺎﺭﻩ ﮐﺮﺩ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺑﺨﺶ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺳﺎﺯﯼ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﮕﺮﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺗﻮﺯﻳﻊ ﻫﺎﯼ ﻧﺮﻣﺎﻝ ﻧﻴﺰ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﺩ.

۵ – ﻧﻤﺎﺩﻳﻨﻪ ﺳﺎﺯﯼ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺑﺨﺶ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﯼ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﭘﻼﺕ ﻭ ﻧﻤﻮﺩﺍﺭ ﻣﺸﺎﻫﺪ ﮐﺮﺩ.

ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻭﮐﺎ

ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺑﻪ ﺗﻮﺿﻴﺢ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻭ ﮐﺎﺭﺑﺮﺩ ﺁﻥ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﻣﯽ ﭘﺮﺩﺍﺯﻳﻢ :

ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻳﮑﯽ ﺍﺯ ﺳﺎﺩﻩ ﺗﺮﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻫﺎ ﺑﺮﺍﯼ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﺍﺳﺖ ﺍﻣﺎ ﺑﻪ ﺗﻨﺎﺳﺐ ﺍﺯ ﻗﺪﺭﺕ ﮐﻤﺘﺮﯼ ﻧﻴﺰ ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭ ﺍﺳﺖ . ﺍﻳﻦ ﻣﺪﻝ ﺑﻪ ﺳﺎﺩﮔﯽ ﺍﻳﻦ ﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻳﮏ ﻭﺭﻭﺩﯼ ﺑﮕﻴﺮﺩ ﻭ ﻳﮏ ﺧﺮﻭﺟﯽ ﺑﺪﻫﺪ . ﺍﻟﺒﺘﻪ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺗﺮﯼ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻧﻴﺰ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﮐﻨﺪ ﻭ ﺧﺮﻭﺟﯽ ﻫﺎﯼ ﻣﺘﻨﺎﺳﺒﯽ ﺑﺎ ﺁﻥ ﻧﻴﺰ ﺑﺪﻫﺪ.

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

ﺑﻪ ﺑﻴﺎﻧﯽ ﺩﻳﮕﺮ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﮔﻔﺖ ﮐﻪ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺣﻮﻝ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﻳﯽ ﺑﺎ ﻳﮏ ﻧﻮﻉ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ. ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻳﮏ ﺳﺮﯼ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻫﺎﯼ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﮐﻪ ﻫﻨﮕﺎﻣﯽ ﮐﻪ ﺑﺎ ﻫﻢ ﻣﺘﺼﻞ ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ ﻳﮏ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻭﺍﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﻫﻢ ﺭﺍ ﻣﯽ ﺳﺎﺯﻧﺪ.

ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺍﺯ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺑﺮﺍﯼ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﮐﺮﺩﻥ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﺍﺯ ﻳﮏ ﺳﺮﯼ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻫﺎﯼ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﺎﺷﻨﺎﺧﺘﻪ ﻧﻴﺰ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﯽ ﺷﻮﺩ. ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﻗﻴﻤﺖ ﺧﺎﻧﻪ ﺑﺎ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺍﺷﺎﺭﻩ ﮐﺮﺩ.

آموزش داده کاوی با وکا weka

آمورش داده کاوی

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

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.

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:

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

• 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.

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

• 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.

ابزار های داده کاوی

• ۱) کلمنتاین Clementine
• ۲) نرم افزار Rapid Miner
• ۳) نرم افزار WEKA

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

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.

 مفاهیم داده کاوی

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

• • 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
  • ارزیابی 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

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

  • 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
  • azsoftir.com
    09367292276
    09367292276
    [e-mail]
    azsoftir.com
    09367292276
    09367292276
    [e-mail]
    azsoftir.com
  • دسته بندی کننده خوشه ای
  • خوشه بندی افزایشی
  • بررسی خوشه بندی