| Ֆայլի տեսակ | APK |
|---|---|
| Տարբերակ | 1.1 |
| Հրատարակիչ | PapershipApp |
| Թողարկման ամսաթիվ | 08 մյս, 2020 թ. |
| Ավելացման ամսաթիվը | 08 մյս, 2020 թ. |
| OS պահանջները | Android |
| Պահանջներ | Requires Android 4.1 and up |
| Ընդհանուր ներբեռնումներ | 0 |
| Գինը | Free |
Նկարագրություն
Տվյալների արդյունահանումը մեքենայական ուսուցման, վիճակագրության և տվյալների բազայի համակարգերի խաչմերուկում ընդգրկող մեթոդների հայտնաբերման գործընթաց է տվյալների մեծ հավաքածուներում: Տվյալների արդյունահանումը համակարգչային գիտության և վիճակագրության միջառարկայական ենթաոլորտ է, որի ընդհանուր նպատակն է տվյալների հավաքածուից տեղեկատվություն հանել (խելացի մեթոդներով) և տեղեկատվությունը վերածել հասկանալի կառուցվածքի հետագա օգտագործման համար: Տվյալների հանքարդյունաբերությունը «գիտելիքների հայտնաբերում տվյալների բազաներում» գործընթացի կամ KDD-ի վերլուծության քայլն է: Բացի չմշակված վերլուծության քայլից, այն նաև ներառում է տվյալների բազայի և տվյալների կառավարման ասպեկտներ, տվյալների նախնական մշակում, մոդելի և եզրակացության նկատառումներ, հետաքրքիրության չափումներ, բարդության նկատառումներ, հայտնաբերված կառույցների հետմշակում, վիզուալացում և առցանց թարմացում:
«Տվյալների արդյունահանում» տերմինը սխալ անվանում է, քանի որ նպատակը մեծ քանակությամբ տվյալներից օրինաչափությունների և գիտելիքների արդյունահանումն է, այլ ոչ թե բուն տվյալների արդյունահանումը (մայնինգ): Այն նաև համառ բառ է և հաճախ կիրառվում է լայնածավալ տվյալների կամ տեղեկատվության մշակման ցանկացած ձևի (հավաքում, արդյունահանում, պահեստավորում, վերլուծություն և վիճակագրություն), ինչպես նաև համակարգչային որոշումների աջակցման համակարգի ցանկացած կիրառման համար, ներառյալ արհեստական ինտելեկտը (օրինակ՝ մեքենան): ուսուցում) և բիզնեսի հետախուզություն: Տվյալների արդյունահանում. Գործնական մեքենայական ուսուցման գործիքներ և տեխնիկա Java-ով (որը ներառում է հիմնականում մեքենայական ուսուցման նյութ) ի սկզբանե պետք է անվանվեր պարզապես Պրակտիկ մեքենայական ուսուցում, իսկ տվյալների հանքարդյունաբերություն տերմինն ավելացվեց միայն մարքեթինգային նկատառումներով: Հաճախ տվյալների վերլուծության և վերլուծության ավելի ընդհանուր տերմինները (մեծածավալ) կամ, երբ վերաբերում են իրական մեթոդներին, արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը ավելի տեղին են:
Տվյալների արդյունահանման իրական առաջադրանքը մեծ քանակությամբ տվյալների կիսաավտոմատ կամ ավտոմատ վերլուծությունն է՝ նախկինում անհայտ, հետաքրքիր ձևեր հանելու համար, ինչպիսիք են տվյալների գրառումների խմբերը (կլաստերի վերլուծություն), անսովոր գրառումները (անոմալիաների հայտնաբերում) և կախվածությունները (ասոցիացիայի կանոնների արդյունահանում, հաջորդական օրինակների մայնինգ): Սա սովորաբար ներառում է տվյալների բազայի մեթոդների օգտագործում, ինչպիսիք են տարածական ինդեքսները: Այս օրինաչափությունները այնուհետև կարող են դիտվել որպես մուտքային տվյալների մի տեսակ ամփոփում և կարող են օգտագործվել հետագա վերլուծության մեջ կամ, օրինակ, մեքենայական ուսուցման և կանխատեսող վերլուծության մեջ: Օրինակ, տվյալների արդյունահանման քայլը կարող է բացահայտել տվյալների մեջ մի քանի խմբեր, որոնք այնուհետև կարող են օգտագործվել որոշումների աջակցման համակարգի կողմից ավելի ճշգրիտ կանխատեսման արդյունքներ ստանալու համար: Ոչ տվյալների հավաքագրումը, տվյալների պատրաստումը, ոչ արդյունքների մեկնաբանումը և հաշվետվությունը տվյալների մշակման փուլի մաս չեն կազմում, այլ պատկանում են ընդհանուր KDD գործընթացին որպես լրացուցիչ քայլեր:
Տվյալների պահեստը կառուցվում է մի քանի տարասեռ աղբյուրներից տվյալների ինտեգրմամբ:
Այն աջակցում է վերլուծական հաշվետվությունների, կառուցվածքային և/կամ ժամանակավոր հարցումների և որոշումների կայացմանը: Այս ձեռնարկն ընդունում է քայլ առ քայլ մոտեցում՝ բացատրելու տվյալների պահեստավորման բոլոր անհրաժեշտ հասկացությունները:
Կատեգորիաների ձեռնարկների հավաքածուները ստորև են և տրամադրում են բոլոր հավանումները,
Տվյալների պահեստի ակնարկ
Տվյալների պահեստի հասկացություններ
Տվյալների պահեստային համակարգի գործընթացներ
Տվյալների պահեստի ճարտարապետություն
Տվյալների պահեստի տերմինաբանություններ
Տվյալների պահեստի առաքման գործընթաց
Տվյալների պահեստ Բազմաչափ OLAP
Տվյալների պահեստի սխեմաներ
Տվյալների պահեստի փորձարկում
Տվյալների պահեստի ապագա ասպեկտները
Տվյալների պահեստի հարցազրույցի հարցեր
Տվյալների պահեստի բաժանման ռազմավարություն
Տվյալների պահեստի մետատվյալների հասկացությունները
Data Warehouse Data Marting
Տվյալների պահեստի համակարգի մենեջերներ
Տվյալների պահեստի գործընթացի մենեջերներ
Տվյալների պահեստի անվտանգություն
Տվյալների պահեստի թյունինգ
և շատ ուրիշներ
