مقالات متعددی از سال 1991 تاکنون برای پیش پردازش این تصاویر به منظور حذف نویز پیشنهاد شده اند و روشهایی از قبیل فیلتر پایین گذر، فیلتر میانه، روشهای مبتنی بر شبکه های عصبی و روشهای بر پایه موجک ...

آماده سازی مجموعه داده ها تا الگوریتم های داده کاوی بتوانند با کارایی بالایی اجرا شوند. گاهی به تکنیک های آماده سازی داده ها، تکنیک های پیش پردازش داده ها نیز گفته می شود.

در برخی موارد، ممکن است بعضی از ویژگی‌های مربوط به یک یا چند نمونه، فاقد مقادیر معتبر باشند. این امر می‌تواند دلایل مختلفی داشته باشد، از جمله نویزی (Noise) بودن داده‌های ثبت شده، عدم ثبت و یا نامعتبر بودن مقدار آن. این داده‌ها را داده‌های ناموجود (Missing Data | Null Data | داده‌های گم‌شده)، می‌نامند. برای پردازش مجموعه داده‌هایی که دچار چالش داده...

دوره آموزشی Hadoop برای نکات، ترفندها و تکنیک های علم داده - Hadoop for Data Science Tips, Tricks, & Techniques ... با پایان دوره، شما تجربه بارگذاری داده ها در Spark، پیش پردازش داده ها را در صورت لزوم برای استفاده از ...

پردازش تصویر رنگی شامل تعدادی از تکنیک های مدل سازی رنگ در یک حوزه دیجیتال است. این مرحله به دلیل استفاده قابل توجه از تصاویر دیجیتال در اینترنت، اهمیت پیدا کرده است.

امروزه، از تکنیک‌های توسعه داده شده در حوزه پردازش تصویر، در شاخه‌های مختلفی نظیر «پزشکی» (Medicine)، «صنعت» (Industry)، «نظامی» (Military)، «دستگاه‌های الکترونیکی کاربردی» (Consumer Electronics) و سایر موارد ...

داده‌کاوی از علومی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، آمار، پژوهش عملیاتی و مدیریت پایگاه‌های داده برای ساخت مدل‌ها و پاسخ به سوالات بهره می‌برد. استخراج و تحلیل اطلاعات سازمان از داده ...

مهمترین تکنیک های پیش پردازش داده ها عبارتند از. 1.تکنیک‌های پاکسازی داده یا Data cleaning: که هدف اونها از بین ...

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی. قطعه‌بندی و نرمال‌سازی متن: برای پردازش متن در كاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات، تبدیل متن به گفتار و … باید متن ورودی قطعه بندی و نرمال‌سازی شود.

مهمترین فعالیت های که در بخش پیش پردازش داده‌ها انجام می شود عبارت است از ۱- پاکسازی داده (data cleaning) ، ۲- یکپارچه سازی داده (data integration ) ، ۳- کاهش داده (data reduction) و در نهایت تبدیل داده (data transformation)

افزایش داده های موجود همراه با با داده های تصویری می تواند در این موقعیت بسیار مفید باشد؛ به گونه ای که می توان شرایط وابسته به زمان داده را که در دسترس نیست با استفاده از پردازش تصویر تغییر ...

مهمترین تکنیک های پیش پردازش داده ها عبارتند از 1.تکنیک‌های پاکسازی داده یا Data cleaning: که هدف اونها از بین برده داده‌های noisy و ناسازگاری‌های بین داده ها است....

فرایند انجام Data Mining. همانگونه که در نمودار پایین مشاهده می‌کنید، داده‌کاوی به صورت کلی و عمومی در 6 مرحله‌ی اصلی انجام می‌شود، در ابتدا داده‌های مورد نیاز (داده‌های هدف) جمع‌آوری می‌شوند ...

تحلیل داده (به انگلیسی: Data analysis) فرایند فهمیدن، پاک‌سازی، آماده‌سازی و تحلیل داده‌هاست که به منظور استخراج اطلاعات سودمند برای تصمیم‌گیری انجام می‌شود. تحلیل داده‌ها امروزه در اغلب شاخه‌های علوم و صنعت از جمله ...

به‌طور معمول، پیش پردازش داده ها شامل دو فرآیند زیر است: شناسایی داده‌های پِرت و حذف آن‌ها (Outlier detection and remove): شناسایی داده‌های پِرت می‌تواند در مرحله پیش پردازش داده ها یا به شکل یک فرآیند ...

پردازش داده‌ها: امروزه زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R، فناوری‌های پیشرو در تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.آنها منبع باز (Open Source) دارند و قادر به ادغام با سیستم کلان داده‌ها و ابزارهای ...

یکی دیگر از تکنیک‌های پیش‌پردازش داده است که برای مقیاس‌بندی بردارهای ویژگی استفاده می‌شود. مقیاس‌بندی بردارهای ویژگی مورد نیاز است زیرا مقادیر هر ویژگی می تواند بین بسیاری از مقادیر ...

نمونه گیری (Sampling) کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) انتخاب زیر مجموعه ای از ویژگی ها (Feature Subset Selection) خلق ویژگی (Feature Creation) گسسته سازی و دوگانه سازی …

نرمال‌سازی (به انگلیسی: normalization) در آمار معانی متفاوتی دارد که ساده‌ترین کاربرد آن نرمال‌سازی داده‌ها یا نرمال‌سازی متغیرها است و عبارت است از روشی که داده‌ها را در زمانی که در یک دامنه نیستند را در دامنه مشابه قرار ...

آکادمی داده. داده کاوی به عنوان فرآیندی برای یافتن الگوها و ارتباطات در پایگاه داده ها به همراه استفاده از اطلاعات برای ساختن مدل های پیش بینی تعریف شده است و همچنین از آن به عنوان فرآیندی ...

قبل از اینکه بتوانیم تکنیک‌های مختلف استخراج متن را اعمال کنیم، باید با پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing) شروع کنیم، یعنی تمیزکردن داده‌های متنی و تبدیل آن‌ها به قالبی کاربردی.

پیش-پردازش داده به معنای تغییر یا دور انداختن بخشی از داده قبل از این که برای بهتر کردن کارایی استفاده شود است و همچنین یک مرحله مهم از فرآیند داده کاوی می‌باشد. اصطلاح ورودی زباله، خروجی زباله برای پروژه های داده کاوی ...

تکنیک‌های پردازش متن. قطعه‌بندی و نرمال‌سازی متن: برای پردازش متن در كاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات، تبدیل متن به گفتار و … باید متن ورودی قطعه بندی و نرمال‌سازی شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP) به بهره‌گیری از ابزارها، تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها برای پردازش و درک داده‌های طبیعی مبتنی بر زبان مربوط است که معمولاً در قالب‌های ساخت‌نیافته‌ای مانند متن، سخنرانی و ...