ყველა ნიმუში საინტერესოა მონაცემთა მოპოვებაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

მოდელირების ტრადიციული ამოცანისგან განსხვავებით მონაცემები - სადაც მიზანია აღწერა ყველა საქართველოს მონაცემები ერთი მოდელით - ნიმუშები აღწერეთ მხოლოდ ნაწილი მონაცემები [27]. რა თქმა უნდა, ბევრი ნაწილი მონაცემები და, შესაბამისად, ბევრი ნიმუშები , არ არის საინტერესო ზე ყველა . მიზანი ნიმუშის მოპოვება არის მხოლოდ მათი აღმოჩენა.

აქ, შეუძლია თუ არა მონაცემთა მოპოვების სისტემას ყველა საინტერესო ნიმუშის გენერირება?

ა მონაცემთა მოპოვების სისტემა აქვს პოტენციალი გენერირება ათასობით ან თუნდაც მილიონობით ნიმუშები , ან წესები. მაშინ „არის ყველა საქართველოს ნიმუშები საინტერესოა ?” როგორც წესი, არა მხოლოდ მცირე ნაწილი ნიმუშები პოტენციურად გენერირებული რეალურად საინტერესო იქნებოდა ნებისმიერი მომხმარებლისთვის.

ანალოგიურად, არის თუ არა მონაცემების ნიმუშების გამოვლენის პროცესი? ნიმუში აღიარება არის ავტომატური ამოცნობა ნიმუშები და კანონზომიერებები მონაცემები . ნიმუში აღიარება მჭიდრო კავშირშია ხელოვნურ ინტელექტთან და მანქანათმცოდნეობასთან, ისეთ აპლიკაციებთან ერთად, როგორიცაა მონაცემები მაინინგი და ცოდნის აღმოჩენა მონაცემთა ბაზებში (KDD) და ხშირად გამოიყენება ამ ტერმინებთან ურთიერთშენაცვლებით.

ამასთან დაკავშირებით, რა არის ნიმუშები მონაცემთა მოპოვებაში?

ფაქტობრივი მონაცემების მოპოვება ამოცანა არის ნახევრად ავტომატური ან ავტომატური ანალიზი დიდი რაოდენობით მონაცემები ამონაწერი აქამდე უცნობი, საინტერესო ნიმუშები როგორიცაა ჯგუფები მონაცემები ჩანაწერები (კლასტერული ანალიზი), უჩვეულო ჩანაწერები (ანომალიის გამოვლენა) და დამოკიდებულებები (ასოცირების წესი სამთო მოპოვება , თანმიმდევრობით ნიმუშის მოპოვება ).

რა არის ნიმუშის სიხშირე მონაცემთა ანალიტიკაში?

ა ნიმუშის სიხშირის ანალიზი ადარებს რეგულარულ გამონათქვამს ნიმუშები ნაპოვნია მითითებული ველის მნიშვნელობებში და ასრულებს a სიხშირის ანალიზი დაფუძნებულია ნიმუშები ნაპოვნია. ის ქმნის ანგარიშს თითოეული ველისთვის, რომელიც ჩამოთვლის თითოეულს ნიმუში თითოეულში რამდენჯერმე ნიმუში ხდება.