یادگیری ماشین
پاورپوینت سیستم خبره فازی Fuzzy expert system
در این بخش می خواهیم درمورد پاورپوینت سیستم خبره فازی Fuzzy expert system صحبت کنیم. این پاورپوینت درمورد منطق های فازی و کلاسیک صحبت می کند و کاربردهای آن را مورد بررسی قرار می دهد. مبحث اصلی که این پاورپوینت به آن اشاره دارد، کاربرد سیستم های خبره فازی است. این پاورپوینت با فرمت ppt. یا pptx. در 59 اسلاید قابل دریافت است. در ادامه درمورد پاورپوینت سیستم خبره فازی بیشتر توضیح خواهیم داد.
پاورپوینت الگوریتم K_means و knn
پاورپوینت الگوریتم K_means و knn با اسلاید‌های جذاب به دانشجویان و دانش آموزان کمک می‌کند تا یک ارائه بی‌نظیر داشته باشند. لازم به ذکر است که تمامی اسلایدها قابل ویرایش بوده و هر گونه تغییرات توسط شما در آن اعمال خواهد شد. همه ی توضیحات مورد نیاز در نوت یا همان پاورقی نوشته شده است تا نگرانی و مشکلی در هنگام ارائه نداشته باشید.
پاورپوینت کاربرد سیستم های خبره در پزشکی
پاورپوینت کاربرد سیستم های خبره در پزشکی با اسلاید‌های جذاب به دانشجویان و دانش آموزان کمک می‌کند تا یک ارائه بی‌نظیر داشته باشند. لازم به ذکر است که تمامی اسلایدها قابل ویرایش بوده و هر گونه تغییرات توسط شما در آن اعمال خواهد شد. همه ی توضیحات مورد نیاز در نوت یا همان پاورقی نوشته شده است تا نگرانی و مشکلی در هنگام ارائه نداشته باشید.
پاورپوینت درمورد یادگیری عمیق (Deep learning)
با یکی دیگر از مجموعه پست‌های پی استور به نام پاورپوینت درمورد یادگیری عمیق در خدمت کاربران گرامی هستیم. این پاورپوینت در 24 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد. یادگیری عمیق به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی می باشد.در یادگیری عمیق از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوعات خاص به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع یادگیری از عناصر مهم علم داده، مدل‌سازی و پیش‌بینی است.
پاورپوینت درمورد یادگیری ماشین (Machine learning)
با یکی دیگر از مجموعه پست‌های پی استور به نام پاورپوینت درمورد یادگیری ماشین در خدمت کاربران گرامی هستیم. این پاورپوینت در 16 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد. یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی می باشد، یادگیری ماشین به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آن‌ها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند.
تشخیص نفوذ با الگوریتم درخت تصمیم DT در متلب
در این بخش سورس کد تشخیص نفوذ با الگوریتم درخت تصمیم DT در متلب قرار داده شده است. در این سورس کد دیتاست معروف سیستم تشخیص نفوذ یعنی NSL-KDD با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم دسته بندی یا کلاس بندی Classfication شده است. این سورس کد به همراه یک فیلم آموزش نحوه اجرا و توضیحات کلی برنامه همراه با یک گزارش کار 5 صفحه ای در قالب Word آماده دانلود می باشد.
تشخیص نفوذ با الگوریتم یادگیری KNN در متلب
در این بخش سورس کد تشخیص نفوذ با الگوریتم یادگیری KNN در متلب قرار داده شده است. در این سورس کد دیتاست معروف سیستم تشخیص نفوذ یعنی NSL-KDD با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین k نزدیکترین همسایه دسته بندی یا کلاس بندی Classfication شده است. این سورس کد به همراه یک فیلم آموزش نحوه اجرا و توضیحات کلی برنامه همراه با یک گزارش کار 5 صفحه ای در قالب Word آماده دانلود می باشد.
انتخاب ویژگی با الگوریتم رقابت استعماری در متلب – انتخاب ویژگی با الگوریتم استعماری
در این بخش فیلم آموزش انتخاب ویژگی با الگوریتم استعماری در متلب قرار داده شده است. این آموزش به مسئله انتخاب ویژگی یا Feature Selection در مسائل Classification یا دسته بندی از حوزه الگوریتم های یادگیری ماشین و داده کاوی می پردازد. در انتخاب ویژگی در این آموزش از یک الگوریتم فرا ابتکاری یا متاهیورستیک در حوزه محاسبات تکاملی و فرآیند تکامل اجتماعی – سیاسی با نام الگوریتم رقابت استعماری Imperialist Competitive Algorithm که به اختصار ICA نامیده می شود استفاده شده است.
تبدیل دیتاست NSL-KDD برای استفاده الگوریتم های یادگیری ماشین در متلب
دیتاست NSL-KDD در سال 2009 بعنوان نسخه جدید تجدید نظر شده در مجموعه داده اصلی KDDCup99 ارائه شد که با حجم کم ویژگی های سودمند و چالش برانگیز KDDCup را حفظ کرد. امروزه این دیتاست به عنوان یک مجموعه داده ارزشمند برای بررسی کارایی روش ها و الگوریتم های امنیت سایبری و سیستم های تشخیص نفوذ بکار گرفته می شود.
پاورپوینت انتخاب ویژگی با الگوریتم گرگ خاکستری برای متن کاوی
این پاورپوینت برای پایانامه ای با عنوان انتخاب ویژگی با الگوریتم گرگ خاکستری جهت افزایش دقت خلاصه سازی متن بر خط تهیه شده است. در این پایانامه انتخاب ویژگی با الگوریتم گرگ خاکستری برای کاهش ابعاد و همچنین افزایش دقت در متن کاوی با الگوریتم یادگیری ماشین KNN و همچنین روش اطلاعات متقابل MUTUAL INFORMATION در نظر گرفته شده است.
انتخاب ویژگی با الگوریتم گرگ خاکستری جهت افزایش دقت خلاصه سازی متن بر خط
انتخاب ویژگی معمولاً برای کاهش ابعاد مجموعه داده و افزایش دقت در الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می شود. در این پایانامه انتخاب ویژگی با الگوریتم گرگ خاکستری برای کاهش ابعاد و همچنین افزایش دقت در متن کاوی با الگوریتم یادگیری ماشین KNN و همچنین روش اطلاعات متقابل MUTUAL INFORMATION در نظر گرفته شده است.
دسته بندی خاک با الگوریتم SVM در متلب
در این پست دسته بندی خاک با الگوریتم SVM یا الگوریتم ماشین بردار پشتیبان چند کلاسه از روی تصاویر را در نرم افزار MATLAB آماده کردیم که در واقع پیاده سازی مقاله Machine Learning in Soil Classification می باشد. این سورس کد یک پروژه مناسب در حوضه ی پردازش تصویر، بینایی ماشین، رشته مهندسی عمران ، علوم و مهندسی خاک ، خاک شناسی و مهندسی کشاورزی است.
استخراج ویژگی از متن با روش اطلاعات متقابل Mutual Information
استخراج ویژگی با روش اطلاعات متقابل Mutual Information یا MI یکی از روش‌های فیلتری برای استخراج ویژگی از متن است. روش اطلاعات متقابل بین دو متغیر معیاری برای نشان دادن میزان وابستگی متقابل آن دو متغیر نسبت به هم می‌باشد. مفهوم اطلاعات متقابل ذاتاً مرتبط با آنتروپی یک متغیر (که میزان اطلاعات موجود در یک متغیر دیگر را نشان می‌دهد) می‌باشد. در این آموزش اطلاعات کاملی از نحوه عملکرد متد اطلاعات متقابل برای متن کاوی به همراه مثال ارائه شده است.
سمینار روش های پیش بینی و تخمین نقص نرم افزار با استفاده از داده کاوی
با توسعه فن‌آوری کامپیوتر، سیستم های نرم‌افزاری بیشتر و پیچیده‌تر می‌شود. به علت محدودیت توانایی انسان، نقایص زیادی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزاری وجود دارد. کیفیت یکی از مسائل مهم در فرآیند تولید و توسعه نرم‌افزار است. جهت افزایش کیفیت، نقص‌های نرم‌افزار باید قبل از انتشار تشخیص داده شود. پیش‌بینی و تشخیص نقص‌ها در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار سبب افزایش کیفیت محصول تولیدی نرم‌افزار می‌شود یکی از مؤثرترین پیش‌بینی‌های نقص نرم‌افزار استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. در این روش‌ها مؤلفه‌های نرم‌افزاری در دو دسته مستعد نقص و غیر مستعد نقص قرار می‌گیرند.
آموزش الگوریتم K نزدیکترین همسایه KNN
در این پست فیلم آموزش الگوریتم K نزدیکترین همسایه یا K همسایه نزدیک (KNN) قرار داده شده است. روش K نزدیکترین همسایه نزدیک K Nearest Neighbors یا (KNN) یک روش یادگیری موردی است و از جمله ساده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌باشد. در این الگوریتم یک نمونه با رای اکثریت از همسایه‌هایش دسته‌بندی می‌شود. K یک مقدار مثبت صحیح و عموماً کوچک است.
فرد بودن مقدار k مفید می‌باشد چون با این کار جلوی آراء برابر گرفته می‌شود. روش k همسایه نزدیک، برای بسیاری از روش‌ها کاربرد دارد، زیرا اثربخش، غیرپارامتریک و دارای پیاده‌سازی راحت می‌باشد. با این حال زمان دسته‌بندی‌اش طولانی است و یافتن مقدار k بهینه مشکل است.