Data mining лекции

В лекции рассматривается понятие "интеллектуальный анализ данных", описываются основные задачи интеллектуального анализа и приводятся примеры использования в разных отраслях деятельности. Datamining, другие варианты перевода - "добыча данных", "раскопка данных" является обнаружение неявных закономерностей в наборах данных. Как научное направление он стал активно развиваться в х годах XXвека, что было вызвано широким распространением технологий автоматизированной обработки информации и накоплением в компьютерных системах больших объемов данных [ 12 ]. И хотя существующие технологии позволяли, например, быстро найти в базе данных нужную информацию, этого во многих случаях было уже недостаточно.


Поиск данных по Вашему запросу:

Базы онлайн-проектов:
Данные с выставок и семинаров:
Данные из реестров:
Дождитесь окончания поиска во всех базах.
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.

Содержание:
ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Data Mining, Лекция №1

Лекция по data mining


В лекции рассматривается понятие "интеллектуальный анализ данных", описываются основные задачи интеллектуального анализа и приводятся примеры использования в разных отраслях деятельности. Datamining, другие варианты перевода - "добыча данных", "раскопка данных" является обнаружение неявных закономерностей в наборах данных. Как научное направление он стал активно развиваться в х годах XXвека, что было вызвано широким распространением технологий автоматизированной обработки информации и накоплением в компьютерных системах больших объемов данных [ 12 ].

И хотя существующие технологии позволяли, например, быстро найти в базе данных нужную информацию, этого во многих случаях было уже недостаточно. Возникла потребность поиска взаимосвязей между отдельными событиями среди больших объемов данных, для чего понадобились методы математической статистики, теории баз данных, теории искусственного интеллекта и ряда других областей. Классическим считается определение,данное одним из основателей направления Григорием Пятецким-Шапиро [ 2 ]: DataMining - исследование и обнаружение "машиной" алгоритмами, средствами искусственного интеллекта в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации.

Учитывая разнообразие форм представления данных, используемых алгоритмов и сфер применения, интеллектуальный анализ данных может проводиться с помощью программных продуктов следующих классов: В рамках данного страница нас в первую очередь будут интересовать средства, интегрированные с СУБД.

Не только Microsoft, но и другие ведущие разработчики СУБД имеют в своем арсенале средства интеллектуального анализа данных. Задачи интеллектуального анализа данных В ходе проведения интеллектуального анализа данных проводится исследование множества объектов или вариантов.

В большинстве случаев его можно представить в виде таблицы, каждая строка которой соответствует одному из вариантов, а в столбцах содержатся значения параметров, его характеризующих. Зависимая переменная - параметр, значение которого рассматриваем как зависящее от других параметров независимых переменных.

Собственно эту зависимость и необходимо определить, используя методы интеллектуального анализа данных. Рассмотрим основные задачи интеллектуального анализа данных. Задача классификации заключается в том, что для каждого варианта определяется категория или класс, которому он принадлежит.

В качестве примера можно привести оценку кредитоспособности потенциального заемщика: Необходимо отметить, что для решения задачи необходимо, чтобы множество классов было известно заранее и было бы конечным и счетным.

Задача регрессии во многом схожа с задачей классификации, но в ходе ее решения производится поиск шаблонов для определения числового значения. Иными словами, предсказываемый параметр здесь, как правило, число из непрерывного диапазона. Отдельно выделяется задача прогнозирования новых значений на основании имеющихся значений числовой последовательности или нескольких последовательностей, между значениями в которых наблюдается корреляция.

При этом могут учитываться имеющиеся тенденции трендысезонность, другие факторы. Классическим примером является прогнозирование цен читать на бирже. Тут требуется сделать небольшое отступление. По способу решения задачи интеллектуального анализа можно разделить на два класса: В первом случае требуется обучающий набор данных, на котором создается и обучается модель интеллектуального анализа данных. Готовая модель тестируется и впоследствии используется для предсказания значений в новых наборах данных.

Иногда в этом же случае говорят об управляемых алгоритмах интеллектуального анализа. Задачи классификации и регрессии относятся как раз к этому типу. Во втором случае целью является выявление закономерностей имеющихся в существующем наборе данных. При этом обучающая выборка не требуется. В качестве примера можно привести задачу анализа потребительской корзины, когда в ходе исследования выявляются товары, чаще всего покупаемые. К этому же классу относится задача кластеризации.

Также можно говорить о классификации задач интеллектуального анализа данных по назначению[ 2 ], в соответствии с которой,они делятся на описательные descriptive и предсказательные predictive.

Цель решения описательных задач - лучше понять исследуемые данные, выявить имеющиеся в них закономерности, даже если в других наборах данных они встречаться не. Для предсказательных задач характерно то, что в ходе их решения на основании набора данных с известными результатами строится модель для предсказания новых значений.

Но вернемся к перечислению задач интеллектуального анализа данных. Задача кластеризации - заключается в делении множества объектов на группы кластеры схожих по параметрам.

При этом, в отличие от классификации, число кластеров и их характеристики могут быть заранее неизвестны и определяться в ходе построения кластеров исходя из степени близости объединяемых объектов по совокупности параметров.

Другое название этой задачи - сегментация. Например, интернет-магазин может быть заинтересован в проведении подобного анализа базы своих клиентов, для того, чтобы потом сформировать специальные предложения для выделенных групп, учитывая их особенности.

Кластеризация относится к задачам обучения без учителя или "неуправляемым" задачам. Задача определения взаимосвязей, также называемая задачей поиска ассоциативных правил, заключается в определении часто встречающихся наборов объектов среди множества подобных наборов.

Это не так, хотя иногда недобросовестные личности создают финансовые пирамиды, льготные под новую и полезную криптовалюту, в которую стоит рассчитывать.

Транспортная пирамида работает до тех пор, пока интересуют новые пользователи. Если таковых нет, присваивается СКАМ моментальное закрытие проекта, отображение выплат участникам. Опасный администратор проекта не взимается делиться с посетителями и на пике полученных инвестиций забирает кассу.

Отток наименований больше, чем приток. Для ограничения криптовалюты нужны новые инвесторы с вычислительными мощностями, а не их затеи. Общение в виде BTC взятка предпочитает сама при более начисленных вакансиях по созданию криптографических подписей шифров, с помощью которых сопровождается любая операция в биткоиновой сети.

Классическим примером является анализ потребительской корзины, который позволяет определить наборы товаров, чаще всего встречающиеся в одном заказе или в одном чеке. Эта информация может потом использоваться при размещении товаров в торговом зале или при формировании специальных предложений для группы связанных товаров.

Данная задача также относится к классу "обучение без учителя". Анализ последовательностей или сиквенциальный анализ одними авторами рассматривается как вариант предыдущей задачи, другими - выделяется отдельно.

Целью, в данном случае, является обнаружение закономерностей в последовательностях событий. Другой пример применения - анализ последовательности переходов по страницам пользователей web-сайтов. Анализ отклонений позволяет отыскать среди множества событий те, которые существенно отличаются от нормы.

Отклонение может сигнализировать о каком-то необычном событии неожиданный результат эксперимента, мошенническая операция по банковской карте … или, например, об ошибке ввода данных оператором. Более подробно некоторые из них будут рассмотрены в последующих разделах курса.

Кроме того, можно рекомендовать обратиться к дополнительным источникам [ 1 - 4 ]. Примеры применения интеллектуального анализа данных Информационные технологии. Rx для майнинга купить форум 6 фаза. Sonm криптовалюта запрет в россии минфин. Работает ли облачный майнинг при выключенном компьютере это. Выбор облачного майнинга x Имя или Фамилия:. Ваш E-Mail:. Ваш пол: Мужской Женский Не важно. Напишите комментарий тут.

Data mining задача регрессии лекция В лекции рассматривается понятие "интеллектуальный анализ данных", описываются основные задачи интеллектуального анализа и приводятся примеры использования в разных отраслях деятельности. Data mining задача регрессии лекция, 2. Data Mining, кластеризация, типы кластеров. Тег: Mining difficulty graph Материалы по теме: Rx для майнинга купить форум 6 фаза. Cash майнинг Майнинг руды в eve online.

Ваши комментарии 0 Пока нет комментрариев


Академия Анализа Данных: курсы лекций по статистическому анализу

Колычева Алина Вячеславовна. На данной странице находятся материалы курса по Data Mining. Лекция 1. Введение в Data Mining Cluster analysis Методы и модели анализа прогнозирования Регрессионный анализ

(КУРС ЛЕКЦИЙ). ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ: DATA MINING. Intellectual Analysis of Data: Data Mining. Специальность: Психология.

Технологии Data Mining

Целью курса является знакомство студентов с инструментами data mining, применяемых для больших объемов данных. Говоря большие данные, мы подразумеваем тот факт, что данные не помещаются в память. Data mining - это дисциплина, которая применяет различные алгоритмы для больших объемов данные с целью получения интересных фактов, мы будем фокусироваться на web data mining, то есть рассматривать в качестве примеров web data. Перейти к основному содержанию. Вы здесь Главная Медиатека Обзорный курс по анализу данных Войдите , чтобы отправлять комментарии. Обзорный курс по анализу данных Курс Хит. Computer Science Center. Computer Science.

Лекция 3. Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация

Data mining лекции

Мы обязательно исправим текст! Data Mining: современная технология интеллектуального анализа данных. Добыча данных. Систематическое введение в современный Data Mining и Text Mining. Часть II.

Поддержать проект О проекте.

Основные понятия интеллектуального анализа данных (data mining)

Яковлева состоится вторая открытая IT-лекция. Математический анализ данных. Время проведения: Адрес: г. Чебоксары, ул. Справочно: Без мощного аналитического инструментария извлечение полезных знаний, скрытых в огромных количествах сырых, необработанных данных, представляет собой сложную, практически невыполнимую задачу.

Видеотрансляции и записи лекций

Борис Иванович читает лекции и проводит практические занятия по дисциплинам: "Вычислительные системы, сети и телекоммуникации"; "Интеллектуальные системы информационные системы"; "Теория систем и системный анализ"; "OLAP-технологии"; "Операционные системы", "Информатика". В году разработан новый курс "Технологии Data Mining". Дипломные работы посвящены использованию новых технологий в исследовании экономических процессов Забайкальского края применение нейронных сетей нечеткой логики в экономике. В июне года состоялась выездная защита дипломных проектов в Правительстве Забайкальского края. Борис Иванович - первый администратор локальной сети института. Под его руководством было осуществлено подключение к поставщику Internet-услуг провайдеру оптоволоконного кабеля, что значительно увеличило скорость выхода в Internet и использование возможностей Internetв учебном процессе. Пригляднов Б.

Некоммерческий курс по машинному обучению Data Mining in Action желающих посетить лекции превышало возможности площадки.

Вы точно человек?

Slideshare uses cookies to improve functionality and performance, and to provide you with relevant advertising. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. See our User Agreement and Privacy Policy.

Машинное обучение

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Top 5 Algorithms used in Data Science - Data Science Tutorial - Data Mining Tutorial - Edureka

English Help. By continuing to browse, you consent to our use of cookies. You can read our Cookies Policy here. Дождалась парня из армии. ДМБ

Машинное обучение англ Machine Learning — обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных. Data Mining рус.

Оперативный анализ данных

Социальная сеть Одноклассники совместно с сообществом OpenDataScience запускает серию из девяти еженедельных лекций по анализу данных и машинному обучению. Онлайн-лекции начнутся 3 марта и продлятся до конца апреля. Курс будет интересен студентам технических специальностей, а также всем, кто использует в работе анализ больших данных и умные алгоритмы. Лекции об анализе данных, машинном обучении, технологиях компьютерного зрения и современных рекомендательных моделях будут вести как сотрудники Одноклассников, так и приглашенные эксперты. В частности, специалист по машинному обучению Дмитрий Бугайченко расскажет об особенностях анализа текстового контента, а эксперт в области data mining Александр Луценко проведет лекцию о нейросетях. Ru Group.

На мероприятие зарегистрировались слушателей из Института математики и компьютерных наук, Финансово-экономического института, Института социально-гуманитарных наук, Института государства и права и департамента информатизации Тюменской области, около 30 — преподаватели и сотрудники. Большинство из пришедших студентов были представлены учащимися магистратуры и старших курсов бакалавриата, но благодаря качеству изложения и доступности материала лекция была понятна и для пришедших младшекурсников. На первой своей лекции Александр Геннадьевич сказал, что BigData — это не совсем наука, это скорее просто термин, который относится ко многим направлениям IT.


Комментарии 3
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. loinokar

    Я извиняюсь, но, по-моему, Вы не правы. Пишите мне в PM.

  2. Наталья

    ООООООООООООО!! Давно хотела посмотреть такое!!!!

  3. Любовь

    а мне впадло