342000
پاورپوینت
130560
کاربر
2369700
دانلود فایل
ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات /powerpoint / دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی جايگاه داده کاوی در علوم کامپيوترو تکنيکها و کاربردهای داده کاوی (کد13995)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی جايگاه داده کاوی در علوم کامپيوترو تکنيکها و کاربردهای داده کاوی (کد13995)
شناسه محصول و کد فایل : 13995
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
دانلود پاورپوینت آشنایی مختصر با نظریه اتمی، ساختمان اتم، جدول تناوبی عناصر ، مفاهیم مولکول، یون، جرم اتمی و... (کد14010)
دانلود پاورپوینت آشنایی با دستور العمل تسهيلات دانشجويي و امور رفاهي اداره بنياد شهيد و امور ايثارگران (کد13994)
دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر سیستم های وقایع گسسته و بررسی کنترل پیشبین مبتنی بر مدل در سیستم های وقایع گسسته (کد13993)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی جايگاه داده کاوی در علوم کامپيوترو تکنيکها و کاربردهای داده کاوی (کد13995)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی جایگاه داده کاوی در علوم کامپیوترو تکنیکها و کاربردهای داده کاوی
\nسمینار ارشد و کارشناسی با موضوع داده کاوی و کاربرد آن
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\n\nتحلیل و بررسی جایگاه داده کاوی در علوم کامپیوترو تکنیکها و کاربردهای داده کاوی
\nسمینار ارشد و کارشناسی با موضوع داده کاوی و کاربرد آن
\nفهرست مطالب
\nداده کاوی و دلایل پیدایش آن
\nپردازش اطلاعات: از فایلهای متنی تا داده کاوی
\nیک تعریف تئوریک از داده کاوی
\nجایگاه داده کاوی
\nچند واقعیت
\nمراحل یک فرآیند داده کاوی
\nپایه های یک فرآیند داده کاوی
\nدانش پایه
\nمقدمه: خلاصه مطالب
\nکاربردهای داده کاوی
\nکاربردهای تجاری
\nکاربردهای علمی
\nمثالی از کاربردهای داده کاوی: اطلاعات ژنتیک (1)
\nمثالی از کاربردهای داده کاوی: اطلاعات ژنتیک (2)
\nکاربردهای امنیتی
\nکاربردهای داده کاوی: جمع بندی
\nتکنیکهای داده کاوی
\nدسته بندی
\nدرخت تصمیم – ابزار دسته بندی
\nدرخت تصمیم – یک مثال (1)
\nدرخت تصمیم – یک مثال (2)
\nدرخت تصمیم – یک مثال (3)
\nقوانین تداعی (انجمنی)
\nتشخیص قوانین تداعی
\nدلایل اهمیت یادگیری بدون نظارت
\nخوشه بندی: تعریف
\nخوشه بندی: یک مثال تصویری
\nخوشه بندی: کاربردها (1)
\nخوشه بندی: کاربردها (2)
\nخوشه بندی: روش ها (1)
\nخوشه بندی سلسله مراتبی یک مثال تصویری
\nخوشه بندی: روش ها (2)
\nخوشه بندی با تخصیص مجددیک مثال تصویری
\nخوشه بندی: روش ها (3)
\nخوشه بندی مبتنی بر جدولالگوریتم CLIQUE
\nخوشه بندی: معیارهای ارزیابی
\nخوشه بندی: وضعیت فعلی
\nتکنیکهای داده کاوی: جمع بندی
\nآینده دادهکاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها
\nتشخیص ناهمگونی
\nکاربردهای تشخیص ناهمگونی
\nانواع خطا در تشخیص ناهمگونی
\nتشخیص ناهمگونی: رویکردها
\nتشخیص ناهمگونی: معیارهای ارزیابی
\nتشخیص ناهمگونی: منحنی ROC
\nداده کاوی توزیع شده
\nدلایل پیدایش داده کاوی توزیع شده
\nتکنیکها و رویکردها در داده کاوی توزیع شده
\nعاملها و داده کاوی توزیع شده
\nداده کاوی و حریم خصوصی
\nتکنیکهای مقابله با نقض حریم خصوصی ناشی از داده کاوی
\nجمع بندی و نتیجه گیری
\nپیشنهاداتی برای تحقیق
\nفهرست منابع
\n\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nخوشه بندی: روش ها (3)\n\nروش های مبتنی بر جدول (Grid)\n\nتقسیم فضای حالت به تعدادی ابر مکعب\n\nتشخیص ابرمکعب های متراکم\n\nجستجوی خوشه ها به صورت مجموعه هائی از ابرمکعب ها\n\nچند الگوریتم از نوع مبتنی بر جدول:\n\nSTING\n\nWave Cluster\n\nCLIQUE\n\nخوشه بندی مبتنی بر جدولالگوریتم CLIQUE\n\nتشخیص نواحی متراکم در زیر مجموعه های فضای حالت اصلی\n\nترکیب نواحی متراکم مجاور و ساخت خوشه ها\n\nخوشه بندی: معیارهای ارزیابی\n\nامکان اعمال بر روی تعداد نمونه های زیاد\n\nامکان اعمال بر روی نمونه های دارای ابعاد زیاد\n\nامکان پردازش مجموعه های حاوی نویز\n\nکشف خوشه های دارای شکل هندسی نامنظم\n\nمیزان وابستگی به پارامترهای ورودی\n\nخوشه بندی: وضعیت فعلی\n\nشاخص های ارزیابی\n\nامکان اعمال بر روی نمونه های با ابعاد زیاد (مقیاس پذیری)\n\nخوشه بندی با روش های غیرقطعی (الگوریتم مورچگان)\n\nتکنیکهای داده کاوی: جمع بندی\n\nدو دسته کلی یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت\n\nخوشه بندی به عنوان ابزار اصلی یادگیری بدون نظارت\n\nانواع روشهای خوشه بندی شامل: روشهای آماری، روشهای مبتنی بر جدول، روشهای بخش بندی و تخصیص مجدد\n\nالگوریتمهای متداول خوشه بندی\n\nمسائل جدید: شاخصهای ارزیابی، روشهای تصادفی در خوشه بندی، مقیاس پذیری\n\nآینده دادهکاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها\n\nتشخیص ناهمگونی\n\nتعریف و دلایل پیدایش\n\nتکنیکهای موجود\n\nدادهکاوی توزیع شده\n\nتعریف و دلایل اهمیت\n\nرویکردها و تکنیکها\n\nعاملها و داده کاوی توزیع شده\n\nداده کاوی و حریم خصوصی\n\nتشخیص ناهمگونی\n\nاز مسائل نسبتا جدید در داده کاوی.\n\nتشخیص ناهمگونی عبارت است از دسته بندی، در حالتی که نسبت تعداد نمونه های یک کلاس به سایر کلاسها، بسیار اندک باشد (نسبتهای متداول، 1:100، 1:10000، ... می باشد).\n\nدو دسته کلی وجود دارد: دسته طبیعی و دسته ناهمگون (مثبت)\n\nتمامی یادگیرنده های معمول در داده کاوی (نظیر درخت تصمیم) در مواجهه با این مسئله با شکست مواجه می شوند.\n\nناتوانی در حل این مسئله، به نوع استقراء یادگیرنده مربوط می شود.\n\nبسیاری از روشهای داده کاوی، استقراء متمایل به حالت کلی دارند.\n\nدر مسئله تشخیص ناهمگونی، استقراء متمایل به حالت خاص از کارآئی بیشتری برخوردار خواهد بود.\n\nکاربردهای تشخیص ناهمگونی\n\nکاربردهای پزشکی: تشخیص بیماریها برپایه شناسائی موارد غیرعادی در اطلاعات یک بیمار.\n\nکاربردهای علمی: بررسی اطلاعات ژئوفیزیکی و هشدار در مورد وقوع زمین لرزه احتمالی.\n\nکاربردهای تجاری: بررسی بروز شرایط غیرعادی در بازار بورس، تشخیص سوءاستفاده از کارتهای اعتباری، تشخیص صحت ادعاهای خسارت در شرکتهای بیمه.\n\nکاربردهای امنیتی: شناسائی فرد یا افراد مظنون به انجام عملیات تروریستی، تشخیص رفتار غیرمعمول در شرایط مختلف.\n\nانواع خطا در تشخیص ناهمگونی\n\nدو گروه عمده از خطاها وجود دارد.\n\nمثبت غیرواقعی: نمونه های متعلق به دسته طبیعی که اشتباها به عنوان ناهمگونی دسته بندی می شوند.\n\nمنفی غیرواقعی: نمونه های متعلق به دسته ناهمگون (مثبت) که به اشتباه، طبیعی تلقی می شوند.\n\nمعمولا هزینه این دو نوع خطا، یکسان نیست.\n\nبر حسب مسئله هدف، هریک از دو خطای احتمالی می تواند فاجعه آمیز باشد.\n\nتشخیص ناهمگونی: رویکردها\n\nتقسیم فضای حالت\n\nنمونه برداری\n\nکاهش نمونه های نرمال\n\nافزایش نمونه های مثبت\n\nهر دو روش نمونه برداری ممکن است به تطبیق بیش از حد منجر شوند.\n\nیادگیری حساس به هزینه\n\nتقویت نمونه های آموزشی(Boosting)\n\nتشخیص ناهمگونی: معیارهای ارزیابی\n\nمعیارهای متداول ارزیابی یک الگوریتم یادگیری، در این مورد کارساز نیست.\n\nمعیاری نظیر تعداد خطاهای دسته بندی در نمونه های مجموعه آزمایشی: یک دسته بندی کننده غیرهوشمند که همواره پاسخ ”طبیعی“ ارائه کند، به دقت بیش از %90 دست خواهد یافت.\n\nنیاز به معیارهای ارزیابی جدید.\n\nیک معیار مناسب، نسبت تعداد مثبتهای واقعی (نرخ تشخیص) به تعداد مثبتهای غیرواقعی (نرخ هشدار غیرواقعی) می باشد.\n\nمنحنی ROC، نرخ تشخیص و نرخ هشدار غیرواقعی را در مورد یک یادگیرنده نشان می دهد.\n\nتشخیص ناهمگونی: منحنی ROC\n\nمعمولا به ازای نرخ هشدار اشتباه صفر، نرخ تشخیص نیز صفر خواهد بود.\n\nداده کاوی توزیع شده\n\nبسیاری از پیش فرضهای یک فرآیند داده کاوی، در شرایط عادی برقرار نیست.\n\nتکنیکهای موجود، فرض را بر در اختیار داشتن تمامی اطلاعات موجود در قالب یک فایل واحد و دارای ساختار ثابت به ازای تمام نمونه ها قرار می دهند.\n\nچنین فرضی، تقریبا در هیچ کاربرد واقعی برقرار نیست.\n\nاجرای مراحلی نظیر تجمیع اطلاعات، می تواند به دلایل متعددی غیرممکن باشد.\n\nمنابع اطلاعاتی در دسترس، غالبا ناهمگون، توزیع شده و دارای ضرایب اطمینان متفاوت می باشند.\n\nعلیرغم نیاز بسیاری سازمانها به دانش حاصل از داده کاوی، ریسک افشای اطلاعات محرمانه همچنان از ورود داده کاوی به این سازمانها جلوگیری می نماید.\n\nانواع متعددی از اطلاعات وجود دارد که ضمن دشوار یا غیرممکن بودن تبدیل آنها به اطلاعات در قالب بانکهای اطلاعاتی، نمی توان از دانش بالقوه موجود در آنها صرف نظر کرد.\n\nدلایل پیدایش داده کاوی توزیع شده\n\nملاحظات رقابتی\n\nترس از حملات استنتاجی\n\nترس از افشای اطلاعات خام\n\nمحدودیت دستگاههای ذخیره سازی و نیز پهنای باند شبکه ها\n\nعدم امکان تجمیع اطلاعات مورد نیاز در یک محل مرکزی\n\nعدم امکان انتقال اطلاعات روی شبکه های کامپیوتری موجود\n\nتنوع اطلاعات موجود\n\nنیاز به الگوریتمهای متخصص در هر نوع اطلاعات\n\nلزوم ادغام نتایج میانی چند الگوریتم، به جای مبادله اطلاعات خام\n\nملاحظات امنیتی\n\nلزوم حفظ حریم خصوصی افراد: پراکندگی اطلاعات یک نمونه خاص در نقاط مختلف و غیرقانونی بودن جمع آوری این اطلاعات در یک نقطه مرکزی.\n\nعدم امکان شرکت دادن تمامی متخصصان در فرآیند استخراج دانش (از طریق برگزاری مسابقات)\n\nعدم امکان به اشتراک گذاری اطلاعات، حتی بین چند سازمان با اهداف مشترک.\n\nتکنیکها و رویکردها در داده کاوی توزیع شده\n\nدو گروه عمده در تکنیکهای داده کاوی توزیع شده:\n\nتکنیکهای مربوط به اطلاعات همگون\n\nتکنیکهای مربوط به اطلاعات ناهمگون\n\nتمام روشها بر مبنای انتقال نوعی از اطلاعات میانی، با حداکثرسازی امکان کشف دانش و حداقل سازی امکان حدس زدن اطلاعات خام توسط دیگران استوار می باشند.\n\nعمده ترین (و شاید تنها) رویکرد موجود به داده کاوی توزیع شده، به کارگیری عاملها می باشد.\n\nعاملها و داده کاوی توزیع شده\n\nعامل: یک نرم افزار دارای قابلیت رفتار واکنشی و رفتار هدفمند\n\nمسئله داده کاوی توزیع شده، با مسئله استفاده از چندعامل هوشمند مستقل در حل یک مسئله خاص، تطابق دارد.\n\nعاملهای متخصص برای هر نوع اطلاعات.\n\nتوزیع شدگی عاملها و عدم نیاز به انتقال اطلاعات خام.\n\nامکان همکاری عاملها در جهت حل یک مسئله داده کاوی، از طریق پروتکلهای ارتباطی نظیر تخته سیاه، ...\n\nمسئله منفعتگرایی عاملها و شرکت یا عدم شرکت در یک فرآیند داده کاوی.\n\nمذاکره خودکار بین عاملها، جهت تبادل اطلاعات و دانش.\n\nداده کاوی و حریم خصوصی\n\nدر موارد متعدد، داده کاوی می تواند به کشف دانش محرمانه و یا نقض حریم خصوصی افراد منجر شود.\n\nصرف ممنوعیت جمع آوری تمام اطلاعات مربوط به اشخاص در یک نقطه مرکزی، تضمینی برای عدم نقض حریم خصوصی افراد ایجاد نخواهد کرد.\n\nریسک حملات استنتاجی، یا استفاده از دانش و اطلاعات خام از چند منبع جهت کشف اطلاعات و یا دانش محرمانه، بسیاری از سازمانها را از شرکت در هرگونه فرآیند داده کاوی اشتراکی باز می دارد.\n\nهدف از حفظ حریم خصوصی و اطلاعات محرمانه، مقابله با حملات استنتاجی و یا هرگونه روش دیگری برای کشف دانش محرمانه می باشد.\n\nموفقیت این دسته از روشها، می تواند به توسعه کاربردهای داده کاوی منتهی شود.\n\nمانند مسئله ویروسها و نفوذگران به شبکه های کامپیوتری، در اینجا نیز مبارزه ای بی پایان وجود دارد.\n\nتکنیکهای مقابله با نقض حریم خصوصی ناشی از داده کاوی\n\nتکنیکهای سردرگم کننده یادگیرنده\n\nحذف بعضی نمونه های آموزشی\n\nحذف بعضی خصایص\n\nتغییر مقادیر بعضی از خصایص\n\nهدف، جلوگیری از کشف دانش محرمانه، ضمن حفظ امکان استخراج دانش مفید است.\n\nتکنیکهای تشخیص دانش محرمانه\n\nجمع بندی و نتیجه گیری\n\nداده کاوی عبارت است از فرآیند نیمه خودکار استخراج دانش از اطلاعات موجود.\n\nداده کاوی شامل مراحل انتخاب، پیرایش و تجمیع اطلاعات، استخراج و بازنمائی و تفسیر دانش می باشد.\n\nکاربردهای داده کاوی شامل حوزه های تجاری، امنیتی و علمی می باشد.\n\nتکنیکهای اصلی داده کاوی عبارتند از: دسته بندی، خوشه بندی و استخراج قوانین تداعی.\n\nمسائل جدید در داده کاوی عبارتند از: تشخیص ناهمگونی، داده کاوی توزیع شده و مسئله حفظ دانش محرمانه و حریم خصوصی.\n\nنیاز مبرم به روشهای داده کاوی مقیاس پذیر\n\nنیاز به توسعه داده کاوی بر روی انواع اطلاعات موجود\n\nنیاز به توسعه داده کاوی به عنوان یک فرآیند استاندارد و توزیع شده\n\nپیشنهاداتی برای تحقیق\n\nساخت الگوریتمهایی برای غلبه بر مسئله ابعاد زیاد نمونه ها (نفرین ابعاد)\n\nتوسعه روشهایی برای داده کاوی بر روی اطلاعات در حجم بسیار زیاد (به خصوص در مورد خوشه بندی)\n\nبررسی نقش عاملها در داده کاوی توزیع شده، توسعه جهت تحقق داده کاوی توزیع شده\n\nتوسعه روشهای داده کاوی مبتنی بر انواع اطلاعات\n\nبهبود روشهای حفظ اطلاعات محرمانه و جلوگیری از حملات استنتاجی\n\nبهبود روشهای تشخیص ناهمگونی، به خصوص مسئله تشخیص بدون نظارت\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
