ma'lumotlarni intellektual qidirish, taxlil qilish

PPT 50 стр. 3,2 МБ Бесплатная загрузка

50 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 3,2 МБ

Тип файла PPT

Страницы 50

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 50

доклад maʼlumotlarni intellektual qidirish, taxlil qilish * ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash texnologiyalarining evolyutsiyasi … — 1960-yillar: fayllar va fayl arxivlari 1960-yillar: birinchi mbbt, ierarxik mb, tarmoqli mb va boshqalar. 1970-yillar: relyatsion ma'lumotlar modeli, relyatsion mbbt 1980-yillar: "kengaytirilgan" mbbt (ob'ektga aloqador va ob'ekt, "kengaytirilgan" relyatsion, deduktiv va boshqalar) "ixtisoslashgan" mbbt (geo-, ilmiy, muhandislik va boshqalar) 1990- yillar va bugungi kunda: multimedia ma'lumotlar bazalari, www, omborlar, do`kondagi ma`lumotlar,olap, data mining * ma'lumotlarni qidirishning dolzarbligi va zaruriyati katta hajmdagi muammolar («data explosion»): avtomatik ma'lumotlarni yig'ish vositalari, ma'lumotlar bazasini keng joriy etish, elektron hujjat aylanishi, www, multimedia arxivlari va boshqalar. hamma narsa saqlangan ma'lumotlarning tuzilishi hajmi va murakkabligi oshishiga olib keladi.. an'anaviy vosita va usullar katta hajimli ma`lumotlarni boshqara olmaydi : axborot qidirish va statistik tahlil hamma joyda yordam bermaydi - juda ko'p ma'lumotlar, murakkab tuzilma ega. bu siz nimani izlash kerakligini aniq bilishingiz lozimligini anglatadi. xulosa: juda ko'p ma'lumotlar topilsa ham tahlilchi …

2 / 50

. tahlil uchun ma'lumotlarni shakllantirish va tayyorlash: "xom (tayyor bo`lmagan) " ma'lumotlarni qidirish (yoki tanlash), yig'ish (konsolidatsiya) quyi tizimini amalga oshirish mumkin ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash (normallashtirish, diskretlashtirish, yetishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash, artefaktni olib tashlash, mustahkamlikni tekshirish) o'lchamlarni qisqartirish, muhim xarakteristikalar tanlash, integral ko'rsatkichlar va invariantlarni hisoblash yechish kerak bo'lgan tahlil muammosining turini aniqlash: tasniflash, bashorat qilish, klasterlash, istisnolarni qidirish, assotsiativ tahlil va boshqalar. * 2- mit jarayonlari tahlil algoritmini tanlash (yoki ishlab chiqish): dastlabki ma'lumotlar turi bo'yicha aniqlik, o'lcham, talqin qilish, qurish tezligi va olingan modellarni qo'llash bo'yicha algoritmga qo'yiladigan cheklovlar va talablarni aniqlash. «data mining» jarayonlar: tanlangan turdagi va qurilish modellarining naqshlarini izlash uchun tanlangan tahlil algoritmini qo'llash modellarni tasdiqlash va tahlil natijalarini taqdim etish: vizualizatsiya, transformatsiya, ortiqcha narsalarni olib tashlash, aniqlikni baholash, modellarning ishonchliligi va boshqalar. o'rnatilgan modellarni qo'llash: descriptive data mining - tahlilchiga ma'lumot berish, "tavsiflovchi" modellar, asosiy maqsad - vizualizatsiya predictive data mining – qurilgan …

3 / 50

й структуры с числовыми и категориальными атрибутами, и с временной меткой реляционные и объектные субд объекты анализа сложным образом взаимосвязаны (заданно er-схемой), имеют разнотипные атрибутами, наследование (расширение) многомерные olap-хранилища объекты анализа – срезы многомерно olap куба, т.е. набор числовых мер, при фиксированных значениях измерений временные ряды и числовые данные большого объема обработка результатов наблюдений, научных экспериментов, характеристик технологических процессов * типы исходных данных (2) географические и пространственные данные привязка к пространственным координатам, учет географии объектов при анализе (например при определении меры сходства или расстояния) , учет перемещения в пространстве (moving objects) символьные последовательности днк цепочки, машинные коды, трассы выполнения процессов, тексты программ на яп электронные тексты на естественном языке анализ содержимого документов, проблема представления, морфология гипертекстовые данные и www структурированный текст на естественном языке, учет гиперссылок и нетекстового содержания мультимедия звук, видео, изображения * задачи иад = типы выявляемых закономерностей классификация («обучение с учителем») отнесение объектов к заранее определенным категориям …

4 / 50

ция * область применения систем иад системы иад «общего назначения» по сути включают framework, библиотеку алгоритмов анализа и набор программных средств для реализации иад процесса для широкого класса входных данных и прикладных задач примеры dataminer, ms analysis services, oracle bi, polyanalyst специализированные системы иад набор решаемых задач и алгоритмов решения, а также средств подготовки данных и визуализации результата ориентирован на конкретную предметную область иад процесс максимально «автоматизирован», но конечным потребителем информации все равно является эксперт-аналитик области применения: маркетинг, анализ финансовых рисков, здравоохранение, страхование, кредитование, телекоммуникации, компьютерная безопасность, мониторинг оборудования и технологических процессов, антитерроризм, интернет и т.д. * отличия иад систем (1) наличие «обучения» база знаний формируются на основе анализируемых данных, а не экспертных знаний (в отличии от традиционных экспертных систем и систем информационного поиска) структура модели и искомые зависимости заранее не известны (в отличии от статистических пакетов, ориентированных на расчет статистик, проверку гипотез и оценку параметров распределений) * отличия иад …

5 / 50

ад всегда присутствует аналитик, даже если полученная в результате модель далее используется для автоматической классификации аналитик формирует тренировочные наборы, производит настройку алгоритмов, обучение и дообучение, анализирует полученные модели и принимает решения об их дальнейшем использовании таким образом, системы автоматические классификации, кластеризации и распознавания образов, даже использующие возможность дообучения, не являются системами иад * иад в проектах лаборатории «технологий программирования» компьютерная безопасность обнаружение внешних и внутренних вторжений моделирование и анализ поведения пользователей электронный документооборот анализ и фильтрация электронной почты и web трафика рубрикация и аннотирование электронных документов организации технологические процессы и производство выявление нештатных ситуаций прогнозирование качества продукции системы поддержки принятия решений использование иад в по ситуационных центров * иад в компьютерной безопасности цели компьютерной безопасности: обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности данных вторжение – действия программы или пользователя, направленные на нарушение целей компьютерной безопасности традиционные методы предотвращения вторжений (авторизация, разграничение прав доступа, криптозащита и т.д.) не справляются необходимо выявление вторжений * …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 50 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ma'lumotlarni intellektual qidirish, taxlil qilish"

доклад maʼlumotlarni intellektual qidirish, taxlil qilish * ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash texnologiyalarining evolyutsiyasi … — 1960-yillar: fayllar va fayl arxivlari 1960-yillar: birinchi mbbt, ierarxik mb, tarmoqli mb va boshqalar. 1970-yillar: relyatsion ma'lumotlar modeli, relyatsion mbbt 1980-yillar: "kengaytirilgan" mbbt (ob'ektga aloqador va ob'ekt, "kengaytirilgan" relyatsion, deduktiv va boshqalar) "ixtisoslashgan" mbbt (geo-, ilmiy, muhandislik va boshqalar) 1990- yillar va bugungi kunda: multimedia ma'lumotlar bazalari, www, omborlar, do`kondagi ma`lumotlar,olap, data mining * ma'lumotlarni qidirishning dolzarbligi va zaruriyati katta hajmdagi muammolar («data explosion»): avtomatik ma'lumotlarni yig'ish vositalari, ma'lumotlar bazasini keng joriy etish, elektron hujjat...

Этот файл содержит 50 стр. в формате PPT (3,2 МБ). Чтобы скачать "ma'lumotlarni intellektual qidirish, taxlil qilish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ma'lumotlarni intellektual qidi… PPT 50 стр. Бесплатная загрузка Telegram