NeoNeuro Data Mining

აღწერა

ისწავლეთ მონაცემთა მოპოვება ადვილად გამოსაყენებელი მაგალითებით. ასწავლეთ კომპიუტერს დამატება, გამოკლება, ლოგიკური ოპერაციები, Fishers Iris დავალება და ჭადრაკის სვლებიც კი მოსახერხებელი აპლიკაციით NeoNeuro Data Mining!

გაგიკვირდებათ, როგორ სწავლობს მონაცემთა მაინინგი ჭადრაკს ეტაპობრივად, ბავშვივით.

ნერვული ქსელებისგან განსხვავებით NeoNeuro Data Mining მუშაობს სწრაფად, შეუძლია უპასუხოს „არ ვიცი“ ზოგიერთ კითხვაზე და ახერხებს მრავალგანზომილებიანი ამოცანების შესრულებას.

Მახასიათებლები:

სიწმინდე,

Მაღალი სიჩქარე,

გამოტოვებულ მნიშვნელობებთან მუშაობა,

საერთო ალგორითმი წყვეტს სხვადასხვა ტიპის ამოცანებს.

პროგრამას შეუძლია გასცეს ერთმნიშვნელოვანი პასუხი, რამდენიმე ვარიანტი ან უპასუხოს „არ ვიცი“.

NeoNeuro Data Mining ითვალისწინებს ურთიერთდაკავშირებას სხვადასხვა პარამეტრებს შორის: ჭადრაკში შესაძლებელია კოორდინატების დაკავშირება (ვერტიკალური FROM გადაადგილებისთვის და ვერტიკალური გადაადგილებისთვის TO), ფინანსურ ანალიზში შესაძლებელია ფულის შესახებ მონაცემების დაკავშირება, რათა განასხვავოს ისინი არაფულისგან. პარამეტრები. მაგალითად, ხელფასი და ყოველთვიური საკრედიტო გადასახადი არის ერთი და იგივე განზომილების ფული, მაგრამ სამუშაო ადგილი და ასაკი არის სხვა ტიპის ზომები (ატრიბუტები). ნერვული ქსელების პრობლემა არის ის, რომ ისინი აღიქვამენ ხელფასს, ყოველთვიურ გადასახადს და სამუშაო ადგილს სამ განსხვავებულ ცნებად. ეს არის დიდი შეზღუდვა, რომელიც დაფიქსირდა მონაცემთა მოპოვებაში.

NeoNeuro Data Mining-ის სწავლა ბავშვების სწავლის მსგავსია. აპლიკაცია უშვებს იგივე ადამიანურ შეცდომებს, რაც ჩანს ჭადრაკის სწავლაში.

NeoNeuro Data Mining რეკომენდირებულია არა მხოლოდ სტუდენტების სწავლების მიზნით, არამედ მეცნიერების კვლევაში მონაცემთა მოპოვების რთული ამოცანების გადასაჭრელად.

NeoNeuro Data Mining მოსახერხებელია სტუდენტებისთვის შემდეგი კურსების გაგებაში: ხელოვნური ინტელექტი, მანქანათმცოდნეობა, ნერვული ქსელები და მონაცემთა მოპოვების რიცხვითი მეთოდები.

ძლიერი ლოგიკისა და გეომეტრიის სწავლის უნარების გამო, NeoNeuro Data Mining შექმნილია რობოტიკაში ამოცანების გადასაჭრელად. ასევე რეკომენდებულია არასტრუქტურირებული მონაცემების ანალიზისთვის მედიცინაში, ფინანსებში, ბიოლოგიაში.