Эволюционное программирование как класс систем Data Mining
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.
Подобные документы
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 27.04.2023Methods, 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 30.10.2020Data 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 04.07.2013Історія 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 30.04.2014Мета технології Data Mining - знаходження в даних закономірностей, які не можуть бути знайдені традиційними методами. Види моделей (предиктивні та описові). Використання методів й алгоритмів Data Mining для побудови моделей. Класифікація стадій та фаз.
реферат, добавлен 22.07.2017Поняття 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.
реферат, добавлен 09.07.2017Значение 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 14.04.2014Применение 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 19.12.2014Характеристика 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 16.12.2013Технологии 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 19.08.2011Методи 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 06.02.2012Методы 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 11.11.2018Осуществление 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 15.01.2016Сущность 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 26.08.2010Источники 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 09.09.2017Можливості 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 02.02.2018Сопоставление и сравнение понятий "информация", "данные", "знание". Методики и задачи, решаемые data mining, его бизнес-приложения. Нейронные сети, деревья решений, эволюционное программирование, генетические алгоритмы и системы для визуализации данных.
реферат, добавлен 15.05.2014Построение 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 07.03.2016Анализ методов и моделей интеллектуального анализа данных. Модификация методов и алгоритмов распознавания текста и лица. Значение программного обеспечения для решения задачи распознавания текстов и лиц. Режим работы программного обеспечение "DPro".
диссертация, добавлен 24.05.2018- 20. Разработка моделей для прогнозирования и анализа данных с применением пакета программ STATISTICA
Анализ методов и технологий Data Mining. Применение искусственных нейронных сетей. Освоение среды Data Miner и разработка моделей анализа данных с применением программ STATISTICA. Анализ результатов применения моделей прогнозирования и анализа данных.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019 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 09.09.2012Определение основных возможностей языка программирования высокого уровня, предназначенного для программирования в гибридной модели вычислений data-control flow – языка DCF. Анализ языка DCF как расширения языка последовательного программирования Си.
статья, добавлен 28.10.2018Анализ 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 29.06.2018Consideration 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- 25. Big Data
Определение термина "Big Data" и его применение в работе с информацией огромного объема и разнообразного состава. Определение основных источников получения компаниями информации. Методики анализа массивов данных и технологии Big Data в разных отраслях.
курсовая работа, добавлен 28.09.2015