داده‌ کاوی (به انگلیسی: Data Mining)، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود.بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در ...

استاد دانشگاه فنی و حرفه ای، فعال در حوزه های علم داده، يادگيري ماشين، داده کاوی، بازیابی اطلاعات، متن کاوی و پایگاه داده ها با بیش از صد ساعت تدریس آنلاین و صدها پروژه موفق در حوزه علم داده ...

داده کاوی اگر درست انجام شود می تواند برای کسب و کارها تبدیل به یک مزیت رقابتی شود و از این طریق و با شناخت بهتر نیاز مشتریان خود می توانند از رقبای خود پیشی بگیرند.

از تولد داده کاوی، ابزارهای مختلفی برای آن به وجود آمدند و هر بار نسبت به قبل به روز تر و پیشرفته تر شدند که ابزارهای جدید مدیریت داده ها را هم نیز به عهده دارند. ... مزایا و معایب سیستم مدیریت ...

به‌طور کلی داده کاوی علاوه بر اینکه به ما کمک می کند داده های نامرتبط و غیرمفید را از میان داده های خود حذف کنیم، از طرفی اطلاعات بسیار مفید و کاربردی را در اختیارمان قرار می دهد و سرعت تصمیم گیری و در نتیجه بهره وری ما را افزایش می دهد. کاربردهای داده کاوی

طبقه‌بندی (Classification) یکی از زیرشاخه های اصلی داده‌کاوی و یادگیری ماشین است. با استفاده از طبقه‌بندی میتوان به صورت هوشمند، اشیا مختلف را در یک تصویر شناسایی کرد، مشتریان ناراضی را قبل از خروج از یک شرکت شناسایی و ترمیم ...

مزایا و معایب داده‌کاوی کاربردهای داده‌کاوی از جمله داده‌های علمی می‌توان به پروژه « ژنوم انسان» (Human Genome) اشاره کرد که چندین گیگابایت داده را از کد ژنتیکی انسان …

سؤالاتی از این دست که، محبوب‌ترین ابزار مورد استفاده در داده کاوی چیست؟ یا کدام الگوریتم برای داده‌کاوی بهتر است؟ ما را به سمت زبان برنامه‌نویسی به نام پایتون سوق می‌دهد، که به صورت خاص آن را برای تجزیه و تحلیل داده ...

برای هر یک از داده‌های اولیه: فاصله بین داده مورد سؤال و هر یک داده‌های اولیه را محاسبه کنید. فاصله و اندیس نمونه را به یک مجموعه اضافه کنید. مجموعه را بر اساس فاصله از کوچک به بزرگ مرتب کنید.

از جمله معایب الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest می­توان به وقت­ گیر بودن این فرآیند اشاره کرد، از آنجا که الگوریتم­ های تصادفی جنگل می­توانند مجموعه داده ­های بزرگی را کنترل کنند، می­توانند پیش ...

از معایب الگوریتم k نزدیک ترین همسایه می توان به موارد زیر اشاره کرد: ... یکی از الگوریتم های مهم در بحث آموزش یادگیری ماشین و داده کاوی الگوریتم knn است و دلیل آن سادگی بالا این الگوریتم است.

مزایا و معایب 8 معیار فاصله در داده کاوی و یادگیری ماشین. دسته: اخبار علمی. محمد نوری زاده چرلو. 02 اسفند 1399. بسیاری از الگوریتمهای نظارت شده و غیرنظارتی، از معیارهای فاصله در پروسه یادگیری ...

داده‌ کاوی (Data Mining) علم استخراج الگوها، اطلاعات و تحلیل از مجموعه داده‌های خامی است که در یک سازمان و یا یک جامعه یا هر مجموعه دیگری تولید شده است. سالیان پیش که حجم داده‌های تولیدی بسیار ...

معایب استفاده از داده کاوی در شرکت ها حجم اطلاعات: با توجه به حجم قابل توجه داده ها که احتمالا در حوزه های مختلف با آن مواجه باشید، موضوع داده کاوی با پیچیدگی زیادی همراه خواهد بود.

درخت تصمیم‌گیری (Decision Tree) یک ابزار برای پشتیبانی از تصمیم است که از درخت‌ها برای مدل کردن استفاده می‌کند. درخت تصمیم به‌طور معمول در تحقیق‌ها و عملیات مختلف استفاده می‌شود. به‌طور خاص در ...

در کل داده‌ها در علم آمار و داده‌کاوی به دو دسته عددی (Numeric) و غیرعددی (Categorical) تقسیم بندی می‌شوند. هر کدام از آن‌ها به دسته‌های مختلف تقسیم بندی می‌شوند. نگاهی به شکل زیر بیندازید: داده‌های ...

امروزه داده کاوی به عنوان پایه و مبنای تصمیم های مهم محسوب می‌شود. داده کاوی به ما کمک می‌کند که سامانه هایی را توسعه دهیم که قادر است از میان میلیون‌ها یا میلیاردها رکورد، روابط غیر آشکار را شناسایی کند.

زمان مطالعه: ۱۰ دقیقه. از مهم‌ترین تکنیک‌های عملی داده‌کاوی که کاربرد زیادی در علوم مختلف دارد، می توان به «خوشه بندی k-میانگین» (K-means Clustering) اشاره کرد، که با توجه به بار محاسباتی زیاد آن ...

داده کاوی فرایند مرتب‌سازی در مجموعه داده های بزرگ به منظور شناسایی الگوها و روابطی است که می‌تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند. تکنیک‌ها و ابزار های داده کاوی ، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا روندهای آینده را پیش‌بینی و …

نگرانی های امنیتی در مورد داده ها یکی از معایب داده کاوی است. بسیاری از اطلاعات شخصی را می توان بدون اطلاع شخص استخراج کرد و اگر امنیت داده ها حفظ نشود، ممکن است منجر به نقض داده شود.

در سال 1990 اصطلاح داده کاوی رواج یافت و از آن سال به بعد مطالعات بر روی Data Mining بیشتر شد؛ بطوری که طی دهه گذشته پیشرفت در قدرت و سرعت پردازش ما را قادر ساخته تا به جای تحلیل دستی داده ها که بسیار ...

۴- معایب داده‌ کاوی چیست؟ داده‌ کاوی به طور گسترده‌ای از فناوری در فرآیند جمع‌آوری داده‌ها استفاده می‌کند. هر داده ایجاد شده به فضای ذخیره‌سازی و نگهداری خاص خود نیاز دارد.

خانه بیگ دیتا تحلیل شبکه های اجتماعی، متن کاوی، داده کاوی، اوسینت و داده های حجیم ... مزایا و معایب. همانطور که پیش از این بیان شد، یکی از مزایای جنگل تصادفی آن است که هم برای رگرسیون و هم برای ...

داده کاوی فرآیندی است که توسط یک سازمان برای تبدیل داده های خام به داده های مفید استفاده می شود. سازمان ها می توانند با استفاده از نرم افزار برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ، در مورد مشتریان خود اطلاعات بیش تری ...

توی پست بعدی اهداف پروژه داده کاوی خیلی دقیق تر بیان میکنیم و اینکه شرکت بعد از اینکه پروژه داده کاوی انجام ...

فیلم آموزش معرفی برخی از ابزارهای داده کاوی (رایگان) در فرادرس کلیک کنید . روش Holdout. در این روش به طور تصادفی، داده‌ها به دو بخش آموزشی و اعتبارسنجی تقسیم می‌شود. ... معایب روش اعتبارسنجی متقابل ...

۲۰ تیر ۱۴۰۰ داده کاوی اختراعی نیست که با عصر دیجیتال همراه باشد. مفهوم داده کاوی بیش از یک قرن است که وجود دارد. اما در دهه ۱۹۳۰ به اوج توجه عمومی خود رسید. آلن تورینگ یکی از اولین نمونه های داده کاوی را در سال …

روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection Methods) به منظور مواجهه با داده‌های ابعاد بالا، به مولفه‌ای جدایی ناپذیر از فرآیند یادگیری مبدل شده‌اند. یک انتخاب ویژگی صحیح می‌تواند منجر به بهبود یادگیرنده استقرایی از جهت‌های ...

داده کاوی به معنی پیدا کردن الگو حاکم بین عناصر در داخل مجموعه داده‌های بزرگ می باشد. به زبان ساده‌تر، داده کاوی فرایند استخراج داده‌‎های قابل استفاده از بین حجم عظیمی از داده‌های خام می باشد. در data mining، الگوی بین داده‌ها توسط چندین نرم افزار تجزیه و تحلیل می‌شود. در ادامه با انواع الگوریتم …

داده کاوی چیست؟. به فرایند استخراج و کشف همبستگی‌ها و الگوهای مفید از میان حجم زیادی از داده‌های خام که با استفاده از الگوریتم و سازوکارهای هوشمند انجام می‌گیرد دیتاماینینگ یا داده کاوی می ...

داده کاوی یکی از اصول رشته علوم داده (Data Science) محسوب می شود و با تحلیل پیش نگر (Predictive Analytic) متفاوت است. در حقیقت دیتا ماینینگ سعی بر پیش بینی آینده دارد در حالی که مدل تحلیل پیش نگر فقط به بررسی ...

در رویکرد داده‌کاوی هدف پیدا و دنبال کردن الگوهای مستتر در داده‌ها است تا فروش رونق یافته و سودآوری بیشتر شود. ... (مزایا و معایب) از مهم‌ترین مزایای انبار داده‌ها به موارد زیر می‌توان اشاره ...

داده کاوی یا Data Mining فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و مجموعه داده‌ها (datasets)، استخراج اطلاعات مفید برای کمک به سازمان‌ها در حل مشکلات، پیش‌بینی ترندهای آینده، کاهش خطرات و یافتن فرصت‌های جدید است. دیتا …

داده‌کاوی; ... در سال ۱۹۹۲، پژوهشی از جان ونگ و همکاران با توضیح معایب و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی سه ... توجه به حافظه fpga و دیگر منابع موجود روی fpga به حداکثر استفاده مجدد از داده‌ها و بالاترین ...