داده کاوی در پزشکی

مقادیر زیادی از داده های ذخیره شده در بانکهای اطلاعاتی پزشکی، نیاز به تدوین ابزارهای تخصصی برای دستیابی به داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، کشف دانش و استفاده کارآمد از دانش دارد. در این فصل به روش ها و ابزارهای داده کاوی می پردازیم. این فصل تکنیک های داده کاوی انتخاب شده را ترسیم می کند و کاربرد آنها در مشکلات تشخیصی پزشکی و مشکلات پیش بینی را نشان می دهد. 

آموزش پایتون

با رشد و توسعه روزافزورن تکنولوژی احساس نیاز به نرم افزارها بیشتر و بیشتر شده و رو به ازدیاد است. نرم افزارهای گوناگونی که هر کدام برای رفع یکی از نیازمندی های کاربران تولید شده اند. نرم افزارهای سازمانی، تجاری، صنعتی، نظانی، مدیریتی، تحلیلی، شخصی، بازی ها متنوع، تبلیغاتی، کجت های نرم افزاری، سیستم های کنترلی، نرم افزارهای آموزشی و سایر انواع نرم افزارها، همگی از کاربرد نرم افزار در همه حوزه های جامعه امروزی است. فارغ از این که نرم افزار بر روی چه محیط و یا سیستم عاملی کار می کند آنچه برای ما دارای در این مقاله مورد اهمیت است بحث تولید نرم افزار است. و البته در رابطه با تولید نرم افزار مباحث بسیاری مطرح است ولی ما می خواهیم در خصوص یکی از مهمترین پارامترهای تاثیر گذار در خصوص تولید یک محصول نرم افزاری صحبت کنیم. زبان برنامه نویسی یکی از مهمترین قسمت های و مسائلی است که برای تولید نرم افزار مورد نیاز است.

سیستم دسته بند یادگیر در داده کاوی

کمی بیش از سی سال پس از ارائه اولین طرح الگوی هالند سیستم طبقه بندی، یادگیری، توانایی سیستم‌های دسته‌بند یادگیر برای حل مشکلات پیچیده دنیای واقعی آشکار می شود. به طور خاص، توانایی آنها برای استقرا قانون در داده کاوی باعث تجدید علاقه در سیستم‌های دسته‌بند یادگیر شده است. این کتاب تعدادی از افراد را نشان می دهد که عملکرد خوب خود را در حوزه های مختلف نشان می دهند. 

---

 

 اولین کمک به شرح زیر است:

در مرحله اول، اشکال اصلی سیستم‌های دسته‌بند یادگیر با جزئیات بیان شده است. تعدادی از کاربردهای تاریخی سیستم‌های دسته‌بند یادگیر در داده کاوی سپس قبل از ارائه یک مرور کلی در بقیه جلد بررسی می شوند. بقیه این کتاب تحقیقات اخیر در مورد استفاده از سیستم‌های دسته‌بند یادگیر در زمینه های اصلی داده های یادگیری ماشین را شرح می دهد: طبقه بندی، خوشه بندی، سری زمانی و پیش بینی عددی، انتخاب ویژگی ها، مجموعه ها و کشف دانش.

فایل pdf کتاب را از اینجا دانلود نمایید.

[1] L. Bull, E. Bernadó-Mansilla, and J. Holmes, Learning Classifier Systems in Data Mining. Springer Berlin Heidelberg, 2008.

کارهای پژوهشی

دکتر رایان جی اوربانویسیز

تحقیقات در یادگیری ماشین، علوم داده و ژنتیک 

روشهای استخراج قانون استقرائی

 خانواده سیستم استخراج قوانین خانواده یادگیری استقرایی است که شامل چندین الگوریتم پوشش است. از این خانواده برای ساختن یک مدل پیش بینی براساس مشاهدات داده شده استفاده می ­شود. این برنامه براساس مفهوم جداگانه و تسخیر کار می­ کند تا مستقیماً قوانین را از یک مجموعه آموزشی خاص استقرا کند و مخزن دانش خود را بسازد.