Інтелектуальні технології Data Mining і Text Mining

Поняття інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх розвідка. Виникнення і розвиток Data Mining. Сутність та мета технології. Етапи розв'язування задачі класифікації та регресії. Пошук асоціативних правил. Особливості кластеризації об'єктів.

Подобные документы

  • Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.

    реферат, добавлен 14.01.2015

  • Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.

    презентация, добавлен 27.04.2023

  • Історія формування Data Mining, її головні завдання. Порядок формулювань завдань при використанні методів OLAP і Data Mining. Рівні знань, видобутих з даних. Характеристика основних бізнес-додатків: роздрібна торгівля, телекомунікація, страхування.

    реферат, добавлен 30.04.2014

  • Methods, tools and applications of Data Mining. Basic concepts of data warehouses and the place of Data Mining in their architecture. The process of data analysis using this technology, its stages. Analytical software market, product data capabilities.

    статья, добавлен 30.10.2020

  • Можливості проведення автоматичного аналізу даних, які надходять з різних оперативно-тактичних джерел та накопичуються у пул різнорідної інформації. Особливості інтелектуалізації баз даних, переваги та недоліки від використання технології Data Mining.

    статья, добавлен 02.02.2018

  • Методи аналізу даних за допомогою інформаційних систем. Консолідація та візуалізація даних в задачах інформаційного бізнесу. Задача асоціації в Data Mining. Кластеризація алгоритмів типу k-means та g-means. Прогнозуючі та класифікаційні моделі.

    курсовая работа, добавлен 06.02.2012

  • Значение понятия "скрытые знания". Определение сути методов Data mining. Язык запросов к базам данных. Выявление возможностей для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Data mining и искусственный интеллект. Задачи кластеризации и ассоциации.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2014

  • Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.

    контрольная работа, добавлен 19.08.2011

  • Методы автоматизированного неразрушающего контроля в рамках задачи кластеризации данных по применению коротковолнового электромагнитного излучения при дефектоскопии. Методы исследования: самоорганизующиеся карты Кохонена в рамках Data Mining подхода.

    статья, добавлен 11.11.2018

  • Принципы добычи текстов из больших массивов данных. Разработка программ для распознавания образов искусственным интеллектом. Классификация способов Data Mining, метод эволюционного программирования. Изучение криптового языка символьных правил PolyAnalyst.

    презентация, добавлен 01.11.2020

  • Data Mining как метод обнаружения знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах деятельности, скрытых в больших объемах исходных данных. Алгоритм решения задачи поиска ассоциативных правил Apriori. Методы визуализации анализируемых данных.

    курсовая работа, добавлен 04.07.2013

  • Осуществление исследования набора данных с целью отыскивания скрытых закономерностей на стадии свободного поиска. Особенность определения шаблонов с помощью системы Data Mining. Действия прогностического моделирования. Проведение анализа исключений.

    доклад, добавлен 15.01.2016

  • Сущность и определение понятия интеллектуального анализа данных. Технологии data mining как инструмент для решения сложных аналитических задач. Типы выявляемых закономерностей в системе. Области применения технологий интеллектуального анализа данных.

    лекция, добавлен 26.08.2010

  • Источники приобретения знаний. Технологии их обнаружения в базах данных. Задача индуктивного формирования понятий. Алгоритм качественного обобщения. Методы и этапы интеллектуального анализа данных. Средства представления знаний в Data Mining-модели.

    презентация, добавлен 09.09.2017

  • Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.

    книга, добавлен 09.09.2012

  • Построение аналитической системы на базе многомерного хранилища данных для анализа проблем и прогнозирования развития авиатранспортной системы в России. Применение инструментов интеллектуального анализа и моделей data mining на основе хранилища данных.

    дипломная работа, добавлен 07.03.2016

  • Анализ подхода к построению учебного исследования, связи его этапов с методами и результатами Data Mining. Описание использования системы дистанционного обучения на примере Moodle для практической реализации учебного исследования в рамках дисциплины.

    статья, добавлен 29.06.2018

  • Consideration of new forms of binary representations of Boolean functions. Analysis of single algebraic and non-inverting classic models of the Reed-Muller. Using technology "EDM - Extended Data Mining". Characteristics of main data mining algorithms.

    статья, добавлен 14.07.2016

  • Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.

    реферат, добавлен 19.12.2014

  • Характеристика особенностей объектно-ориентированного программирования. Этапы разработки программных систем с использованием ООП. Объектно-ориентированный подход к описанию биомедицинских данных. Понятие и характеристика Data Mining, его задачи.

    реферат, добавлен 16.12.2013

  • Методология Process Mining, улучшение процессов с помощью алгоритмического обнаружения и анализа процессов. Поддержка цифрового преобразования путем установления связи между стратегией и операциями. Влияние Process Mining на классический консалтинг.

    дипломная работа, добавлен 07.12.2019

  • Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining, алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Создание программного обеспечения, реализующего предложенные алгоритмы.

    автореферат, добавлен 31.07.2018

  • Pattern discovery in biosequences. Social network mining from the web. Discovering spatio-textual association rules in document images. Discovery of latent patterns with hierarchical bayesian mixed-membership models and the issue of model choice.

    книга, добавлен 19.03.2014

  • Використання веб-сервісів і фреймворків для розробки шаблонів з великих об’ємів просторових даних. Розробка алгоритмів розподілу, ієрархії та кластеризації геопросторових об’єктів. Переваги технології Knowledge Mining. Утиліти управління сховищем.

    статья, добавлен 12.08.2022

  • The possibility using systems operational analysis in the organization and management of research and innovation projects in enterprises and Universities. The organizing principle of the multidimensional cube. Data Mining using mathematical apparatus.

    статья, добавлен 06.05.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.