امروزه داده کاوی کاربرد فراوانی دارد. از Data Mining در سلامت عمومی، آموزش، ارتباط با مشتریان و جلوگیری از حملات الکترونیکی بانکی استفاده می‌شود. در مجموعه آموزشی پی استور محصولات متنوعی از جمله پیاده سازی ها، فیلم های آموزشی و پاورپوینت های ارائه کلاسی موجود می باشد که بسته به نیاز شما می توانید از آن ها استفاده کنید.

می‌توانید با کلیک بر روی مباحث مختلف، جزئیات کاملی از محصولات موجود را ملاحظه نمایید.

برای تهیه و دانلود موارد مورد نیاز خود می توانید بر روی محصولات زیر کلیک کنید.

پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی DBSCAN — شناسایی خوشه های چگال در داده ها

در پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی DBSCAN درمورد تاریخچه و تعریف این الگوریتم صحبت کرده ایم. این خوشه بندی برای شناسایی و خوشه‌بندی مناطق مختلف در یک مجموعه داده استفاده می‌شود. در این پاورپوینت کاربردهای این الگوریتم نیز مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین مزایا و معایب خوشه بندی DBSCAN نیز مورد بررسی قرار گرفته است. این پاورپوینت در 20 اسلاید طراحی شده و قابل ویرایش می باشد.

پاورپوینت الگوریتم EM — کاربردها و مزایا

الگوریتم EM یک الگوریتم مشتقاتی است که برای تخمین پارامترهای مدل های احتمالاتی با متغیرهای پنهان استفاده می شود و یک روش قدرتمند برای تخمین پارامترها در مدل های احتمالاتی می باشد. ما قصد داریم در پاورپوینت الگوریتم EM شما رابا تاریخچه این الگوریتم، مزایا و معایب الگوریتم EM و کاربردهای الگوریتم EM آشنا کنیم این پاورپوینت در 21 اسلاید برای ارائه کلاسی شما طراحی شده و قابل ویراش می باشد.

پاورپوینت علم داده — انواع داده ها و چالش ها

علم داده علمی است که محوریت اصلی آن، پردازش و مطالعه داده برای استخراج اطلاعات و بینش های ارزشمند برای کسب و کار است. پاورپوینت علم داده در محیطی علمی و کاربردی در مورد موضوعات مربوط به علم داده اطلاعاتی در اختیار شما قرار داده است. این پاورپوینت در23 اسلاید در مورد مزایا و معایب علم داده، پروژه های موفق با استفاده از علم داده و چالش ها و مسائل اخلاقی در علم داده بررسی هایی کرده است که برای ارائه کلاسی و آکادمیک در اختیار شما قرارگرفته است. همچنین این پاورپوینت دارای قابلیت ویرایش می باشد.

پاورپوینت مفاهیم کلان داده و انواع تحلیل داده — Big Data and analytics

کلان داده به مجموعه ای از داده های بسیار بزرگ، پیچیده و متنوع اطلاق می شود که نیاز به ابزارهای خاصی برای جمع آوری، ذخیره سازی، پردازش و تحلیل آنها دارد همچنین یا تحلیل داده ها، می توان نقاط ضعف و هدر رفت ها را شناسایی کرده و راهکارهای بهبودی ارائه داد. این امر می تواند منجر به کاهش هزینه ها و بهبود بهره وری مالی شود. پاورپوینت مفاهیم کلان داده و انواع تحلیل داده به بررسی  تعریف کلان داده و تحلیل داده، فرصت های مرتبط با تحلیل داده و کلان داده و همچنین انواع تحلیل داده پرداخته و در 28 اسلاید کاربردی برای ارائه کلاسی شما طراحی کرده که قابل ویرایش می باشد.

پاورپوینت استخراج و تبدیل داده ها در پایتون — Extraction and Transformation

استخراج و تبدیل داده ها مرحله مهمی در فرآیند تحلیل داده ها است این فرآیند به ما کمک می کند تا اطلاعات مفید و قابل استفاده را از داده های بزرگ استخراج کنیم. در پاورپوینت استخراج و تبدیل داده ها در پایتون — Extraction and Transformation قصد داریم به بررسی کتابخانه های پردازش داده در پایتون (python)، اهمیت تبدیل داده و غیره را در مثالی عملی برای شما توضیح دهیم این پاورپوینت در 23 اسلاید برای ارائه شما طراحی شده و قابلیت ویرایش دارد.

پاورپوینت کلان داده یا Big Data

در مسائلی که به تکنولوژی و کسب و کار مربوط می شوند، مطمئنا همه ی ما بارها نام کلان داده یا Big data را شنیده ایم. در پاورپوینت کلان داده یا Big Data که یکی از موضوعات داغ در همه جهان است قصد داریم به تعریف کلان داده بپردازیم و کاربردهای گوناگونی که در دنیای امروزی دارد را بیان کنیم. اگر بخواهیم Big data را به زبان ساده تر تعریف کنیم می توانیم بگوییم که موضوع کلان داده مربوط به حجم زیادی از داده ها می شود که به مرور هم حجم آن افزایش می یابد؛ و هرکدام از ما در هر حوزه ای که فعال هستیم، نمونه هایی از آن را دیده و تجربه کردیم.

پاورپوینت کتابخانه های داده کاوی در پایتون

در این بخش پاورپوینت کتابخانه های داده کاوی در پایتون قرار داده شده است. زبان برنامه نویسی پایتون دارای کتابخانه‌های متعدد داده کاوی می‌باشد که مورد استفاده بسیاری از برنامه نویسان قرار می‌گیرد. پاورپوینت کتابخانه های داده کاوی در پایتون به معرفی این کتابخانه ها می‌پردازد. این پاورپوینت آماده در 24 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.

پاورپوینت الگوریتم های داده کاوی – معرفی 7 دسته مهم در دیتا ماینینگ

اگر می‌خواهید با مبحث داده کاوی آشنا شوید، با پاورپوینت الگوریتم های داده کاوی همراه شوید. داده‌کاوی علمی است که با استفاده از روش‌ها و شیوه‌های خاص از داده‌های خام، اطلاعاتی استخراج می شود که منجر به پیش‌بینی و پیش‌گویی آینده می شود. این پاورپوینت آماده در 18 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.

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.

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.

پاورپوینت انواع خوشه بندی در داده کاوی ( داده‏ های جریانی )

 مدل جریان داده اخیرا به دلیل کاربردهای فراوانش در انواع متعددی از داده ها ، از جمله رکورد های تلفنی ، اسناد تحت وب و جریان کلیک ها و ….. ، توجهات را به سمت خودش جلب کرده است. جریان داده یک دنباله مرتب از نقاط X1,X2,X3……….…….,Xn می باشد که باید به صورت مرتب هر بار مورد دسترسی قرارگیرد و همچنین می تواند یک دفعه یا تعداد کمی از دفعات خوانده شود.

پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

در این پست داکیومنت پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین قرار داده شده است. ضرورت سرعت عمل در بازاریابی بر کسی پوشیده نیست. با پیشرفت جوامع و ایجاد کسب‌وکارهای دیجیتال، سیستم‌های قدیمی توانایی قابل‌توجهی برای جذب سرمایه و مشتری ندارند. یادگیری ماشین و سایر فناوری‌های پیشرفته، فرصت‌های جدیدی برای هزینه هوشمندانه بودجه‌های بازاریابی فراهم کرده است.