Abstrato

Machine Learning 2018:Deep learning: Introdução à mineração de dados e suas aplicações - Mohammad Shuaib Khan- Universidade Glocal

Mohammad Shuaib Khan

A mineração de informação é uma estratégia que encontra exemplos úteis numa enorme quantidade de informação. Esta frase está ligada ao esclarecimento do passado e à previsão do futuro, investigando e decompondo a informação. A mineração de dados e informação de enormes bases de dados tem sido percebida por vários cientistas como um tema-chave de exploração em estruturas de bases de dados e IA e por inúmeras organizações mecânicas como uma zona significativa com hipóteses de receitas significativas. No que diz respeito à preparação da informação, os modelos factuais tradicionais são proibitivos, a informação e a experiência das autoridades, as condições, a informação poderosa sobre a circulação de probabilidades e a informação deve ter um elevado calibre, sendo passível de tratamento e alterações antecipadas. Devido a estes obstáculos, surgiu a ideia da mineração de informação. A mineração de informação é um procedimento que consiste na recolha de informação de bases de dados ou centros de distribuição de informação e dos dados recolhidos que nunca foram conhecidos, é legítimo e operacional. Hoje em dia, a mineração de informação é um instrumento de TI&C de ponta e inovador, automatizando o caminho para encontrar ligações e combinações de informação em bruto. A mineração de informação é um campo multidisciplinar que consolida insights, IA, capacidade intelectual criada pelo homem e inovação em bases de dados. Apesar do facto de os cálculos de mineração de informação serem amplamente utilizados em circunstâncias incrivelmente variadas, na prática, pelo menos uma restrição significativa aparece perpetuamente e obriga fundamentalmente a aplicações eficazes de mineração de informação. Este livro investiga as ideias de mineração de informação e armazenamento de informação, uma área promissora e próspera em estruturas de base de informação e novas aplicações de bases de informação, e tem também como objetivo fornecer uma revisão ampla, mas interna e externa, do campo da mineração de informação. A mineração de informação é um campo multidisciplinar, atraindo trabalho de regiões, incluindo inovação de bases de dados, IA, IA, NN, medições, reconhecimento de design, estruturas baseadas em informação, segurança da informação, recuperação de dados, processamento superior e representação de informação. Este livro foi planeado para um grande público de leitores que não são realmente especialistas em armazenamento e mineração de informação, mas estão interessados ??em aceitar um prólogo geral para estes territórios e as suas inúmeras aplicações viáveis. Como a inovação na mineração de informação se tornou uma questão intrigante entre os estudantes académicos, bem como para os líderes, proporciona importantes negócios ocultos e insights lógicos a partir de muitas informações verificáveis. É também composto por chefes e administradores especializados, bem como por tecnólogos interessados ??em aprender sobre a mineração de informação. A mineração de informação é o caminho para encontrar designs em enormes índices informativos, incluindo estratégias no ponto de cruzamento de IA, insights e estruturas de base de dados.A mineração de informação é um subcampo interdisciplinar da engenharia e medições de software com o objetivo geral de remover dados (com estratégias inteligentes) de um índice informativo e transformar os dados numa estrutura concebível para utilização adicional. A mineração de informação é o empreendimento de investigação do procedimento de “revelação de informação em bases de dados”, ou KDD. Para além da etapa de exame em bruto, inclui também base de dados e informações sobre as perspetivas do conselho, pré-preparação de informações, contemplações de modelos e derivações, medições de qualidade intrigantes, contemplações de imprevisibilidade, pós-tratamento de estruturas encontradas, representação e atualização baseada na web. mineração de informação" é um termo impróprio, dado que o objetivo é a extração de exemplos e informação de uma grande quantidade de informação, e não a extração (mineração) da informação em si. Além disso, é uma expressão popular e é na maior parte do tempo aplicado a qualquer tipo de informação de grande escopo ou preparação de dados (classificação, extração, armazenamento, exame e medições), assim como qualquer utilização de rede de suporte emocional de escolha de PC, incluindo consciência criada pelo homem (por exemplo, IA) e visão empresarial. O livro Data mining: AI com Java practices and practical procedures (que cobre a maior parte do material de IA) foi inicialmente designado simplesmente por IA Prática, e o termo escavação de informação foi incluído apenas por razões publicitárias. e a investigação de informação – ou, quando aludindo a estratégias genuínas, à capacidade intelectual criada pelo homem e à IA – são progressivamente adequadas.Os aparelhos e procedimentos práticos de IA com Java (que cobre a maior parte do material de IA) foram inicialmente chamados simplesmente de IA Prática, e o termo escavação de informação foi incluído apenas por motivos publicitários a investigação – ou, quando aludia a estratégias genuínas. , a inteligência artificial e a IA – são progressivamente adequadas.Os aparelhos e procedimentos práticos de IA com Java (que cobre a maior parte do material de IA) foram inicialmente chamados simplesmente de IA Prática, e o termo escavação de informação foi incluído apenas por motivos publicitários a investigação – ou, quando aludia a estratégias genuínas. , a inteligência artificial e a IA – são progressivamente adequadas.

Biografia:

Universidade Glocal, Índia