پاورپوینت داده کاوی (data Mining)
| دسته بندی | کتابداری |
| فرمت فایل | pptx |
| حجم فایل | 1463 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 39 |
دانلود پاورپوینت با موضوع داده کاوی (data Mining)، در قالب pptx و در 39 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:
مقدمه
ﭼﻪ ﭼﻴﺰی ﺳﺒﺐ ﭘﻴﺪاﻳﺶ داده ﻛﺎوی ﺷﺪه اﺳﺖ؟
ﻣﺮاﺣﻞ ﻛﺸﻒ داﻧﺶ
معماری یک نمونه سیستم داده کاوی
ﺟﺎﻳﮕﺎه داده ﻛﺎوی در ﻣﻴﺎن ﻋﻠﻮم ﻣﺨﺘﻠﻒ
داده کاوی و انبار داده ها
داده ﻛﺎوی وOLAP
توصیف داده ها در داده کاوی
خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها
خوشه بندی
تحلیل لینک
مدل های پیش بینی داده ها
مدل ها و الگوریتم های داده کاوی
شبکه های عصبی
نتیجه گیری
قسمتی از متن:
در دو دﻫﻪ ﻗﺒﻞ ﺗﻮاﻧﺎﻳﻲ ﻫﺎی ﻓﻨﻲ ﺑﺸﺮ در ﺑﺮای ﺗﻮﻟﻴﺪ و ﺟﻤﻊ آوری دادهﻫﺎ ﺑﻪ ﺳﺮﻋﺖ اﻓﺰاﻳﺶ ﻳﺎﻓﺘﻪ اﺳﺖ. ﻋﻮاﻣﻠﻲ ﻧﻈﻴﺮ اﺳﺘﻔﺎده ﮔﺴﺘﺮده از ﺑﺎرﻛﺪ ﺑﺮای ﺗﻮﻟﻴﺪات ﺗﺠﺎری، ﺑﻪ ﺧﺪﻣﺖ ﮔﺮﻓﺘﻦ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ در ﻛﺴﺐ و ﻛﺎر، ﻋﻠﻮم، ﺧﺪﻣﺎت دوﻟﺘﻲ و ﭘﻴﺸﺮﻓﺖ در وﺳﺎﺋﻞ ﺟﻤﻊ آوری داده، از اﺳﻜﻦ ﻛﺮدن ﻣﺘﻮن و ﺗﺼﺎوﻳﺮ ﺗﺎ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎی ﺳﻨﺠﺶ از دور ﻣﺎﻫﻮاره ای، در اﻳﻦ ﺗﻐﻴﻴﺮات ﻧﻘﺶ ﻣﻬﻤﻲ دارﻧﺪ.
اﺳﺘﻔﺎده ﻫﻤﮕﺎﻧﻲ از وب و اﻳﻨﺘﺮﻧﺖ ﺑﻪ ﻋﻨﻮان ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ اﻃﻼع رﺳﺎﻧﻲ ﺟﻬﺎﻧﻲ ﻣﺎ را ﻣﻮاﺟﻪ ﺑﺎ ﺣﺠﻢ زﻳﺎدی از داده و اﻃﻼﻋﺎت ﻣﻲﻛﻨﺪ. اﻳﻦ رﺷﺪ اﻧﻔﺠﺎری در دادهﻫﺎی ذﺧﻴﺮه ﺷﺪه، ﻧﻴﺎز ﻣﺒﺮم وﺟﻮد ﺗﻜﻨﻮﻟﻮژی ﻫﺎی ﺟﺪﻳﺪ و اﺑﺰارﻫﺎی ﺧﻮدﻛﺎری را اﻳﺠﺎد ﻛﺮده ﻛﻪ ﺑﻪ ﺻﻮرت ﻫﻮﺷﻤﻨﺪ ﺑﻪ اﻧﺴﺎن ﻳﺎری رﺳﺎﻧﻨﺪ ﺗﺎ اﻳﻦ ﺣﺠﻢ زﻳﺎد داده را ﺑﻪ اﻃﻼﻋﺎت و داﻧﺶ ﺗﺒﺪﻳﻞ ﻛﻨﺪ.
توضیحات:
این فایل شامل پاورپوینتی با موضوع" داده کاوی (data Mining )" می باشد که در حجم 39 اسلاید، همراه با توضیحات کامل تهیه شده است که می تواند به عنوان ارائه کلاسی مورد استفاده قرار گیرد.
پاورپوینت تهیه شده بسیار کامل و قابل ویرایش بوده و در تهیه آن، کلیه اصول و علائم نگارشی و چیدمان جمله بندی رعایت شده و به راحتی و به دلخواه می توان قالب آن را تغییر داد.
دانلود پاورپوینت داده کاوی در مدیریت داده و کامپیوتر
| دسته بندی | مدیریت |
| فرمت فایل | ppt |
| حجم فایل | 997 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 41 |
بخشی از محتوای فایل:
تاریخچه :
1- بررسی عملکرد نورون های بیولوژیک قبل از اختراع کامپیوترهای دیجیتال( دهه های 1930و1940 )
2- وارن مک کالچ ( متخصص اعصاب ) و والتر پیتس ( منطق دان )مدل ساده عملکرد نورون های بیولوژیک را تحت مقاله ای بنام محاسبات منطقی در فعالیت عصبی منتشر کردند. (1943 )
3-پس از اختراع کامپیوترهای دیجیتال در دهه 1950 دانشمندان علوم پایه براساس فعالیتهای مک کالچ و پیتس مدلهایی بنام پرسپترون( Perceptron ) ایجاد کردند.( تعادل چوب قائم روی سطح متحرک)
4-بعلت ضعیف بودن کامپیوترها و نقایص نظری موفقیت محدودی در شبکه های اولیه بدست آمد.( سال 1968 دو پروفسور بنام های سایمون پاپرت و مارین مینسکی)
5- جان هاپفیلد از موسسه تکنولوژی کالیفرنیا روش پس انتشار خطا را ابداع کرد که فاقد نقایص و خطاهای اولیه بود.(1982 ) و از سطح آزمایشگاهی به سمت فعالیتهای عملی و تجاری حرکت کرد.
دانلود پاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining)
| دسته بندی | کامپیوتر و IT |
| فرمت فایل | pptx |
| حجم فایل | 375 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 32 |
پاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining)
مقدمه
از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (1950) پس از حدود 20 سال، حجم داده ها در پایگاه داده ها دو برابر شد. ولی پس از گذشت دو دهه و همزمان با پیشرفت فن آوری اطلاعات(IT) هر دو سال یکبار حجم داده ها، دو برابر شد. همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها و آمارشناسان با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه داده ها چنان گسترش یافته اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند و امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود است. حال با وجود سیستم های یکپارچه اطلاعاتی، سیستم های یکپارچه بانکی و تجارت الکترونیک، لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده های مربوط اضافه شده و باعث به وجود آمدن انبارهای عظیمی از داده ها شده است به طوری که ضرورت کشف و استخراج سریع و دقیق دانش از این پایگاه داده ها را بیش از پیش نمایان کرده است .
چنان که در عصر حاضر گفته می شود « اطلاعات طلاست»
سابقه داده کاوی
داده کاوی و کشف دانش در پایگاه داده ها از جمله موضوع هایی هستند که همزمان با ایجاد و استفاده از پایگاه داده ها در اوایل دهه 80 برای جستجوی دانش در داده ها شکل گرفت.
شاید بتوان لوول (1983) را اولین شخصی دانست که گزارشی در مورد داده کاوی تحت عنوان « شبیه سازی فعالیت داده کاوی » ارائه نمود. همزمان با او پژوهشگران و متخصصان علوم رایانه، آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و . . . نیز به پژوهش در این زمینه و زمینه های مرتبط با آن پرداخته اند.
فهرست مطالب
مقدمه
سابقه داده کاوی
بخش اول – مفهوم داده کاوی
1-1 – فرآیند داده کاوی
1-2 – ابزارهای داده کاوی
1-2-1 – هم پیوندی
1-2-2 – طبقه بندی
1-2-3 – الگوهای ترتیبی
1-2-4 – خوشه بندی
1-3 – کاربردهای داده کاوی
1-3-1 – کاربردهای تجاری
1-3-2 – کاربردهای علمی
1-3-3 – کاربردهای امنیتی
بخش دوم – داده کاوی توزیع شده
بخش سوم – عامل ها ، سِستمهای چند عامله و داده کاوی توزیع شده
3-1 – عامل
3-2 – سیستمهای چند عامله
بخش چهارم – پروسه ی کشف دانش از پایگاه داده
4-1 – ویژگی های KDD
4-1-1 – استخراج داده ها
4-1-2 – آماده کردن داده ها
4-1-3 – مهندسی داده ها
4-1-4 – مهندسی الگوریتم و تعیین استراتژی های کاوش
4-1-5- اجرای الگوریتم کاوش و ارزیابی نتایج