Data Mining and Machine Learning Applications

این کتاب به تفصیل نیازهای کنونی داده کاوی و یادگیری ماشین را تشریح می کند و درک متقابل را بین تحقیقات در رشته های مختلف ارتقا می دهد، بنابراین توسعه تحقیقات و همکاری را تسهیل می کند. .

داده ها، آخرین ارز دنیای امروز، طلای جدید است. در این شکل جدید از طلا، زیباترین جواهرات تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین هستند. داده کاوی و یادگیری ماشین رشته های بین رشته ای در نظر گرفته می شوند. داده کاوی زیرمجموعه ای از تجزیه و تحلیل داده است و یادگیری ماشینی شامل استفاده از الگوریتم هایی است که به طور خودکار از طریق تجربه مبتنی بر داده ها بهبود می یابند.

مجموعه‌های داده عظیم را می‌توان برای به دست آوردن نتایج دقیق طبقه‌بندی و خوشه‌بندی کرد. متداول ترین فناوری های مورد استفاده شامل روش های طبقه بندی و خوشه بندی است. دقت و نرخ خطا برای رگرسیون و طبقه‌بندی و خوشه‌بندی برای یافتن نتایج واقعی از طریق الگوریتم‌هایی مانند ماشین‌های بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی با انتشار رو به جلو و عقب محاسبه می‌شوند. برنامه های کاربردی شامل تشخیص تقلب، پردازش تصویر، تشخیص پزشکی، پیش بینی آب و هوا، تجارت الکترونیک و غیره است.

ویژگی های کتاب:

• مروری بر آخرین هنر در داده کاوی و یادگیری ماشین،
• بررسی و شرح روش های یادگیری در تعامل انسان و کامپیوتر،< /li>
• استراتژی‌های پیاده‌سازی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آتی که برای برآورده کردن الزامات طراحی و کاربرد چندین برنامه کاربردی مدرن و بلادرنگ برای مدت طولانی استفاده می‌شوند،
• حوزه و اجرای اکثر استراتژی های داده کاوی و یادگیری ماشین.
• بحثی در مورد واقعی -مشکلات زمان.

مخاطبان

محققان، دانشمندان و مهندسان صنعت و دانشگاهی در فناوری اطلاعات، علم داده و یادگیری ماشینی و عمیق، و همچنین هوش مصنوعی به طور گسترده تر.

The book elaborates in detail on the current needs of data mining and machine learning and promotes mutual understanding among research in different disciplines, thus facilitating research development and collaboration.

Data, the latest currency of today’s world, is the new gold. In this new form of gold, the most beautiful jewels are data analytics and machine learning. Data mining and machine learning are considered interdisciplinary fields. Data mining is a subset of data analytics and machine learning involves the use of algorithms that automatically improve through experience based on data.

Massive datasets can be classified and clustered to obtain accurate results. The most common technologies used include classification and clustering methods. Accuracy and error rates are calculated for regression and classification and clustering to find actual results through algorithms like support vector machines and neural networks with forward and backward propagation. Applications include fraud detection, image processing, medical diagnosis, weather prediction, e-commerce and so forth.

The book features:

• A review of the state-of-the-art in data mining and machine learning,
• A review and description of the learning methods in human-computer interaction,
• Implementation strategies and future research directions used to meet the design and application requirements of several modern and real-time applications for a long time,
• The scope and implementation of a majority of data mining and machine learning strategies.
• A discussion of real-time problems.

Audience

Industry and academic researchers, scientists, and engineers in information technology, data science and machine and deep learning, as well as artificial intelligence more broadly.