پاورپوینت کامل داده کاوی (پردازش اطلاعات) Data Mining 25 اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل داده کاوی (پردازش اطلاعات) Data Mining 25 اسلاید در PowerPoint دارای ۲۵ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل داده کاوی (پردازش اطلاعات) Data Mining 25 اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل داده کاوی (پردازش اطلاعات) Data Mining 25 اسلاید در PowerPoint :

پاورپوینت کامل داده کاوی (پردازش اطلاعات) Data Mining 25 اسلاید در PowerPoint

مقدمه

بشر در جهانی زندگی می‌کند که هر روز حجم انبوهی از داده‌ها در آن تولید می‌شوند. تحلیل چنین داده‌هایی یک نیاز مهم است. در ادامه به این مبحث پرداخته می‌شود که داده‌کاوی چگونه می‌تواند ابزارهای لازم برای کشف دانش از داده را فراهم کند. پس از مطالعه این مطلب به سادگی می‌توان پی برد که داده‌کاوی نتیجه تکامل طبیعی فناوری اطلاعات است.

Data Mining عبارت است از اقتباس یا استخراج دانش از مجموعه ای از داده ها ، به بیان دیگر ، Data Mining فرایندی است که با استفاده از تکنیکهای هوشمند، دانش را از مجموعه ای از داده ها استخراج می کند.

Data Mining از ساخت مدل های تحلیلی ، دسته بندی و پیش بینی اطلاعات و ارائه نتایج با استفاده از ابزارهای مرتبط استفاده می کند.

برای اینکه الگوریتم Data Mining بتواند عمل استخراج دانش را بخوبی انجام دهد، نیاز به یک سری پیش پردازش ها بر روی مجموعه آموزشی و یک سری پس پردازش ها بر روی الگوهای استخراج شده دارد.

جایگاه داده کاوی

*داده کاوی را می توان یک شاخه از یادگیری ماشین دانست.
*به دلیل عدم وجود یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی، در نظر گرفتن آن به
عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می تواند مورد بحث قرار گیرد.
*تلاشهای اندکی برای توسعه یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی انجام گرفته
است.
*این میزان تلاش کافی نبوده و به نتیجه قابل قبولی نرسیده است.
*تفسیر داده کاوی به عنوان زیر مجموعه ای از آمار، چندان قانع کننده نیست: مسائل
با فضای حالت دارای ابعاد زیاد مهمترین وجه این تمایزند.
*تفسیر داده کاوی به عنوان فرآیندی جهت تخمین تابع توزیع احتمال توأم نمونه ها:
تکراری بودن داده کاوی چنین طبقه بندی را رد می کند.
*نظریه داده کاوی معادل فشرده سازی، داده کاوی را فرآیندی برای فشرده سازی
اطلاعات ورودی، از طریق پیدا کردن یک ساختار مناسب برای آن در نظر می گیرد.

روشهای مختلف Data Mining

vاین روشها بطور کلی به دو دسته زیر تقسیم می شوند:

vالگوریتمهای یادگیری با نظارت (Prediction Method)

vالگوریتمهای یادگیری بدون نظارت) (Description Methods

vدر الگوریتمهای یادگیری با نظارت هدف از Data Mining مشخص است و می دانیم که به دنبال چه نوع دانشی می گردیم. مانند دسته بندی.

vدر روشهای یادگیری بدون نظارت، هدف کاملا تعریف شده نیست. مانند خوشه بندی.

مشکلات و چالش‌های داده‌ کاوی

مسائل امنیتی و حفظ حریم‌خصوصی

مواجهه با داده‌های ناقص و پراکنده

دشواری کشف پیچیدگی‌های موجود در برخی داده‌ها

چالش‌های روش‌شناختی

لزوم انتخاب روش تحلیل درست برای استخراج نتایجی کارآمد

مقیاس‌پذیری الگوریتم ها

دشواری در ارائه مفاهیم شهودی برای برخی پدیده‌های نهفته در داده ها