Деректер қоры 5 1Деректер қорының моделі 7
жүктеу/скачать 1,3 Mb.
|
КІРІСПЕҚазіргі заман талабына сай, соңғы жылдары ақпаратқа қол жетімділіктің жылдам дамуы үлкен деректер қоры мен Data Mining және жасанды интеллект үшін машиналық оқыту алгоритмі, болжамды моделді құру сияқты көптеген маңызды парадигмалық ауысуды белсендендірді. Болжамдық моделдеу-бұл тиімділеу есебі ретінде құнды инвестициялаудың жүйелік сценарийлерін анықтау және шешудің әдіснамалық негізі [26]. Әр түрлі Data Mining технологиялары және машиналық оқыту алгоритмдері болжамдық талдау моделіне әсер ете алады, осы алгоритмдердің кейбір нақты бизнес-міндеттерін, медициналық мәселелерді шешу үшін әзірленген, сондай-ақ қолданыстағы алгоритмдерді жақсартып немесе олардың кейбірін мақсатты түрде неғұрлым қолайлы ете алатын жаңа мүмкіндіктерді ұсыну арқылы,әр түрлі ғылым саласындағы мәселелерге егжей-тегжейлі түсінік алуға мүмкіндік береді. Бұл зерттеуде ең алдымен ұсынылған алгоритмдерді салыстырып, қазіргі замандағы медицина саласында жүрек ауруына байланыстыдеректердің мәселелерін шешу үшін болжамды модель құрудың алгоритмдер үрдістері мен прогрестерін шолуға бағытталған. Зерттеу мақсаты–теориялық және практикалық білімдерді машиналық оқыту әдісін Data Mining негізінде жүзеге асыру. Зерттеу обьектісі- Үлкен деректер қоры, Data Mining, Машиналық оқыту технологиясынң мүмкіндіктері. Mақсаттарды шешуді іске асырудың тәсілдері: Үлкен Деректер қорын, Data Mining, машиналық оқыту технологиясын оқу; Деректер жинағын дайындау және деректерді зияткерлік талдау (Data mining) құралын таңдау; Бастапқы деректерді өңдеу; Нормализациямен деректер жинағын өңдеу; Машиналық оқыту әдістерін пайдаланып, оң нәтиже көрсетілімі жоғары алгоритмді талдау ; Болжамды модель құру. Жүргізілген зерттеу нәтижесіне талдау жасау; Зерттеу барысында келесі тәсілдер қолданылады: ғылыми әдебиеттерді оқужәне талдау; Отандық және шетелдік тәжірибелерды қарау және қортындылау; салыстыру; 4. талдау; 5. синтез. жүктеу/скачать 1,3 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|