MENÜ
Veri madenciliği, büyük miktarlarda bilginin toplanması ve içerisinden yararlı bilgilerin ayrıştırılmasıdır. Veriler işlenmediği sürece bir değer taşımazlar, yığın halinde yer alan tüm veriler işlenerek bilgiye dönüştürülür. Bilgisayar ortamında yer alan yığınla veri, veri madenciliği ile anlam kazanır ve ...
Details
Buradaki adımlara bakıldığında müşteri ile olan ilişkilerin tamamen elde edilen veri ambarındaki bilgilere göre hareket edildiği görülmektedir. Bu veri ambarındaki bilgilerin ancak veri madenciliği yöntemi ile analiz edilip gün yüzüne çıkarılan bilgilerle müşteri iletişimi daha da iyi olması beklenmektedir. 14 Tablo 2.
Details 
Bu çalışmanın amacı; metin madenciliği yöntemi ile Shakespeare eserlerindeki kahramanları ve olay örgülerini istatistiksel olarak saptamak ve edebiyat alanında çalışanlara bazı öngörüler sağlamaktır. Bu amaçla çalışmada, Tableau yazılımı kullanılarak Google BigQuery'nin alt yapısında bulunan Shakespeare veri ...
Details 
Metin madenciligi, dogal dil metninde yer alan yapilandirilmamis (metin) verilerin cesitli yontem, arac ve tekniklerin kullanilarak analiz edilmesidir. Bugun, kurum ve kuruluslarin cogu, veri ambarlarinda ve bulut platformlarinda buyuk miktarda veri
Details 
14 Veri Sıkıştırma Verinin boyutunu azaltır daha az saklama ortamı veriye ulaşmak daha çabuk Kayıplı ve kayıpsız veri sıkıştırma bazı yöntemler bazı veri tiplerine uygun her veri tipi için kullanılan yöntemler de var Eğer veri madenciliği yöntemi sıkıştırılmış veri üzerinde doğrudan çalışabiliyorsa ...
Details 
ÖZ Bilişim teknolojilerinde yaşanan son değişim birbiriyle ilişkili olan büyük veri, veri madenciliği, makine öğrenmesi, Endüstri 4.0 ve açık veri gibi kavramlarla ifade edilmektedir. ... Veriler üzerinde çözümlemeler yapmak amacıyla ve veriyi çözümleyip bilgiye ulaşabilmek için veri madenciliği yöntemi ortaya ...
Details 
Pek çok Veri Madenciliği yöntemi, makine öğrenimi, Adımdaki), Veri Madenciliği yönteminin örüntü tanıma ve istatistikten denenmiş ve test edilmiş eşleştirilmesi: Özetleme, sınıflandırma, teknikleri temel almıştır: Sınıflandırma, kümeleme, regresyon, kümeleme vb. Yöntemler regresyon vb. [2].
Details 
Telif Hakkı © 2023 Artom Industry & Technology Group Co., Ltd.
