- تصمیم گیری داده محور چیست و چه مزایایی دارد؟
- علم داده چیست و چه کاربردی دارد؟
- سازمان داده محور چیست؟
- داده کاوی (Data Mining) چیست؟
- کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟
- چگونه مهندس داده شویم؟
- یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟
- هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟
- یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟
- دانشمند داده کیست و چطور میتوان متخصص داده شد؟
- چرا دریاچه داده برای ذخیرهسازی و مدیریت کلان دادهها مهم است؟
- انبار داده (Data Warehouse) چیست؟
تفاوت انبار داده و پایگاه داده چیست؟
علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردهایی دارد؟
علم داده، تحلیل داده، دادهکاوی و یادگیری ماشین ــ تفاوتها و شباهتها
روش ها و معیارهای ارزیابی الگوریتم یادگیری ماشین
منحنی ROC و کاربردهای آن — به زبان ساده
ضریب تعیین(R2) چیست؟
Everything you need to know about Machine Learning
مفاهیم ماشین لرنینگ
Train Test Split in Python
یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) چیست؟
با استفاده از این لینک ۱۵ فوت و فن ژوپیتر نوت بوک را بیاموزید.
اطلاعات بیشتر
داده کاوی (Data Mining) علم استخراج الگوها، اطلاعات و تحلیل از مجموعه دادههای خامی است که در یک سازمان و یا یک جامعه یا هر مجموعه دیگری تولید شده است.
به مجموعهای از روشهای قابل اعمال بر پایگاه دادههای بزرگ و پیچیده به منظور کشف الگوهای پنهان و جالب توجه نهفته در میان دادهها، دادهکاوی گفته میشود.
روشهای دادهکاوی تقریبا همیشه به لحاظ محاسباتی پر هزینه هستند. علم میانرشتهای دادهکاوی، پیرامون ابزارها، متدولوژیها و تئوریهایی است که برای آشکارسازی الگوهای موجود در دادهها مورد استفاده قرار میگیرند و گامی اساسی در راستای کشف دانش محسوب میشود. دلایل گوناگونی پیرامون چرایی مبدل شدن دادهکاوی به چنین حوزه مهمی از مطالعات وجود دارد. برخی از این موارد در ادامه بیان شدهاند.
مزایای استفاده از دادهکاوی:
- بهبود دید مدیران و کمک به عرضهیابی درست
- فراهم شدن امکان پیش بینی وقایع و درک بهتر آینده
- افزایش کارایی سازمان
- کمک به شناخت به موقع ترندها و فرصت ها
- جلوگیری از تصمیم گیریهای احساسی و کاهش ریسک تصمیمات
- کاهش هزینهها و جلوگیری از اتلاف منابع