Интеллектуальный анализ данных

Сопоставление 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.

Подобные документы

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Сравнение тематик (topics) и обзор специальных сессий двух конгрессов. Новое направление исследований – интеллектуальный анализ баз данных временных рядов (Data Mining for Time Series Data Base). Анализ основных работ по DM баз данных временных рядов.

    статья, добавлен 09.09.2012

  • 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

  • Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.

    книга, добавлен 18.01.2011

  • Анализ способов аналитической обработки данных. Изучение технических аспектов многомерного хранения данных. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Обзор технологий резервного копирования. Анализ технологий хранения резервных копий и данных.

    реферат, добавлен 17.09.2017

  • Особенности основных направлений методов web mining. Классификация с обучением: деревья решений, нейронные сети и метод Naive Bayes. Варианты модификация работы алгоритма ID3 с деревьями решений. Проведение расчета среднего процент ошибок классификации.

    статья, добавлен 14.01.2017

  • 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

  • Метод Data Mining (извлечения знаний из баз данных). Структуризация и первичная логическая обработка данных. Анализ и прогнозирование статистической обработки данных. Проведение финансово-экономических расчетов. Решение уравнений и оптимизационных задач.

    реферат, добавлен 17.10.2011

  • Анализ создания единой концепции эволюционных вычислений, включающих генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционные стратегии и эволюционное программирование. Изучение содержания компьютерного синтеза математических выражений.

    статья, добавлен 17.01.2018

  • Определение понятий данных и информатики. Процесс перехода информации в структурированные данные. Развитие понятий "тип данных", "структура данных", "модель данных" и "база данных". Классификация структур данных, характеристика их основных видов.

    реферат, добавлен 09.10.2015

  • Классификация структур данных. Алгоритмы поиска и сортировки массивов и файлов. Работа с последовательностями. Динамические структуры данных – виды списков и деревья поиска. Методы машинного представления графов, алгоритмы обхода, поиска кратчайших путей.

    учебное пособие, добавлен 02.04.2012

  • Понятие дерева решений. Построение дерева решений и пример задач, которые возможно решить при помощи дерева. Интеллектуальный анализ данных с помощью программ JMP и Microsoft Excel. Анализ и сравнение результатов, полученных из двух разных программ.

    лабораторная работа, добавлен 01.06.2016

  • Анализ существующих систем хранения и обработки информации. Разработка новых аналитических моделей и алгоритмов интеллектуального анализа данных и программного комплекса системы поддержки принятия решений на основе многомерных моделей хранилищ данных.

    автореферат, добавлен 28.03.2018

  • Характеристика особенностей работы ActiveX Data Object .NET с базами данных. Анализ источников данных для данного приложения. Описание порядка создания приложения в Visual Studio 2010, а также его модификации. Описание результатов работы приложения.

    лабораторная работа, добавлен 24.04.2017

  • Определение основных понятий баз данных. Характеристика структуры, режимов работы, объектов, запросов и форм баз данных. Понятие системы программирования и экспертных систем. Анализ системы управления базами данных: история развития, классификация, виды.

    реферат, добавлен 04.09.2015

  • Классические методики добычи данных. Детальный обзор пакетов для статистического анализа. Нелинейные адаптивные системы с архитектурой, условно имитирующей нервную ткань из нейронов. Популярность деревьев решений. Нечеткая логика и генетические алгоритмы.

    реферат, добавлен 17.05.2016

  • 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

  • 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

  • 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

  • Технологии и методы интеллектуального анализа данных. Этапы процесса интеллектуального анализа. Задачи, которые решает Data mining. Концепция методов кластерного анализа. Вещественно-значные, бинарные, номинальные, порядковые переменные и их значимость.

    статья, добавлен 28.01.2019

  • Анализ 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

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.