Деректер қоры 5 1Деректер қорының моделі 7
Зерттеу методологиялық және теоретикалық негізі –
жүктеу/скачать 1,3 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Диплом жұмысының мақсаты .
- Диплом жұмысының өзектілігі.
| Зерттеу методологиялық және теоретикалық негізі – Data Mining технологиясымен анализ жасауға арналған отандық және шетелдік авторлар еңбегін оқу. Мысалы, Salha M. өзінің зерттеу жұмысында “Жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалық болжамыды талдау әдістеріне шолу ”. Ол өз зерттеуіндеалдымен Data Mining технологиясына теориялық түсінігін беруге басты назар аударды. Содан кейін ол медицина ғылымындағы жүрке аурулары мәселесі үшін түрлі ұйымдық теориялар тұрғысынан үлкен деректер феноменін қарастырады. Сонымен қатар, жүйедегі әртүрлі алгоритмдерді салыстыра отырып, медицинаұйымдарының өз мақсаттары үшін үлкен деректерді пайдалануына қажетті негізгі архитектуралық ерекшеліктерін ашып көрсеткен. үлкен деректердеData Mining технологиясымен талдау жасаудың барлық қолжетімді әдістерді пайдаланатын медициналық ұйымдар мен мекемелердің жүрекпен байланысты әртүрлі деректер жиынтығымен жұмыс істеу мүмкіндігін арттыру басты артықшылық болатыны нақты атап өткен.
Диплом жұмысының мақсаты. Data Mining әдістерін қолдана отырып, жүрек ауруларын болжау бойынша қажетті зерттеулерді қорытындылау, пайдаланылған машиналық оқыту (ML) алгоритмдерінің әртүрлі комбинацияларын талдап, болжамды модель жасаудағы тиімді әдісі екендігі туралы қорытынды жасау. Сонымен қатар, осы зерттеу нәтижесіне негізделіп, жүйе бойынша болашақ бағыттар қарастырылды. Бұл жобаны іске асыру үшін мен Data Mining және машиналық оқыту (ML) әдістемесін жәнешешім ағаштары (decision trees) алгоритімін, SVM және нейрондық желілер классификациясын пайдаландым. Мәселенің шешімін Rapid Miner Studio –да орындадым, сондай-ақ жұмыстың талдау нәтижесінің өнімділігін нақта көрсету мақсатында болжамды модель құрылыды. Қосымшада есептің шешімінің бағдарламасы және физикалық модел келтірілген. Диплом жұмысының өзектілігі. Болжамды модель мәселелері соңғы жылдары маңызды бола бастады, сол себептіде көптеген кәсіпорындар және әртүрлі салалар бойынша зерттеушілермен қарастырылды; бұл деректерді зерттеудің қадамдарының бірі ретінде оның кең ауқымдылығымен пайдалылығын көрсетеді. Осы мақсатта жүркен қан-тамыр ауруының негізгі ақпараттарына талдау жасай отырып түрлі жүрек аурулары мен жүректің өкпе және цианоздық аурулары үшін болжамды модель құру, соған сәйкес жаңа классификацияның әзірлеуді жүзеге асыру. жүктеу/скачать 1,3 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|