azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

انجام پروژه داده کاوی ، ارائه خدمات انجام پروژه درسی داده کاوی توسط صدها کارشناس حرفه ای متلب پروژه با قیمت مناسب و کیفیت عالی انجام میشود، متلب پروژه با بهره گیری از اساتید ممتاز این تضمین را به شما میدهد که مطمئن ترین سایت را برای پروژه خود انتخاب کرده اید. برای سفارش پروژه های داده کاوی میتوانید با شماره در تماس باشید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام matlabprozhe2@ پیام دهید.

در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه های داده کاوی خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای ثبت سفارش خود هستند.

متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه 10 ساله آمادگی دارد انجام پروژه های داده کاوی در حوزه پروژه دیتاماینیگ، الگوریتم داده کاوی طبقه بندی ، پروژه داده کاوی خوشه بندی را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کیفیت عالی و کمترین قیمت تحویل شما دهد.

هزینه پروژه داده کاوی در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.

 
داده کاوی چیست؟

داده کاوی یا Data Mining یکی از مهم ترین حوزه های هوش مصنوعی می باشد که کاربرد آن در استخراج اطلاعات پنهان از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد. انجام پروژه های داده کاوی نقش مهمی در شناسایی الگوها و کشف ارتباطات پنهان میان داده ها دارد. هدف از داده کاوی استفاده از الگوریتم ها و ابزارهای مختلف جهت استخراج اطلاعات از انبوه داده ها و انجام مرتب‌سازی در مجموعه داده های بزرگ به منظور شناسایی الگوها می باشد. داده کاوی همچنین توانایی آنالیز داده ها به منظور اتخاذ تصمیم گیری های مهم و حیاتی برای شرکت ها و سازمان های را فراهم می سازد. داده کاوی قابلیت های فراوانی از جمله پیش بینی رویدادها، شناسایی مشتریان سودمند، دیتاماینیگ ، علوم داده، کاهش هزینه ها و پیدا کردن بازار هدف برای کسب و کار را دارد. در عصر جدیدی که ما در آن هستیم در حقیقت با مجموعه عظیمی از داده ها مواجه هستیم تمام مجموعه فعالیت هایی که توسط انسان انجام میشود حاوی داده می باشد که معمولا در پایگاه های داده ذخیره میشود این داده حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد اگر ما بتوانیم داده را درست پردازش کنیم به اطلاعات ارزشمندی خواهیم رسید این اطلاعات کلید و رمز موفقیت در بازارهای رقابتی امروز می باشد داده کاوی عموما توسط شرکت های مشتری محور انجام میشود شرکت ها که مستقیم با مشتری در ارتباط هستند.

دیتا ماینینگ به معنای استخراج الگوها، اطلاعات و دانش‌های قابل استفاده از داده‌های بزرگ و پیچیده است. انجام پروژه دیتا ماینینگ شامل استفاده از روش‌های مختلف مانند روش‌های آماری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید است. امروزه با توجه به گسترش روز افزون استفاده از آی تی و وابستگی بسیاری از کسب و کار به فضای اینترنت با حجم عظیمی از اطلاعات مواجه هستیم این اطلاعات که توسط مشتریان و کاربران مختلف ایجاد شده است این داده ها که به آن داده خام گفته میشود حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد که توسط انسان و به صورت دستی قابل پردازش نیست داده کاوی به همین منظور به وجود آمده داده کاوی که علم استخراج اطلاعات از میان داده ها با استفاده از الگوریتم های مختلف می باشد توانسته است نیاز بسیاری از کسب و کارها در شناسایی مشتریان و همچنین برطرف کردن نیازهای آنها را انجام دهد. در حال حاضر بسیاری از کسب و کارها عملا وابسته به داده کاوی هستند. داده کاوی یا استخراج داده‌ها، فرآیندی است که در آن از الگوریتم‌ها، روش‌های آماری و هوش مصنوعی برای کشف الگوها، اطلاعات مفید و روابط مخفی در داده‌ها استفاده میشود. هدف اصلی داده کاوی، تبدیل داده‌های بزرگ و پیچیده به اطلاعات قابل فهم و قابل استفاده است. داده کاوی به عنوان یک فرآیند تحلیل داده، از اطلاعات مختلف در سطح سازمان یا جامعه استخراج میکند. با استفاده از داده کاوی، می‌توان الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و با تحلیل آن‌ها، به نتایج قابل استفاده برسید.

داده کاوی به عنوان یک فعالیت کاربردی در حوزه علم داده بزرگ؛ تجارت الکترونیک ، از ابزار قدرتمند برای بهبود تصمیم‌گیری و پژوهش در صنایع مختلف به شمار می آید. برخلاف روش‌های سنتی تحلیل داده ها به روش الگوریتم های داده کاوی تحلیل های دقیقتری در اختیار ما قرار میدهد. با استفاده از علم داده کاوی ارتباط میان اقدامات خود و عوامل درونی شرکت یا سازمان مثل قیمت اجناس ، تخفیفات کلی و جزئی هزینه تبلیغات و دیگر عوامل داخلی را با عوامل بیرونی مثل مشخصات مشتریان مشخص خواهد شد مثلا بسیاری از فروشگاه های زنجیره ای با استفاده از داده کاوی مشتریان هدفمند و سوده خود را شناسایی کرده و برای آنها طرح های تشویقی قرار میدهند تا آنها را از دست ندهند. در حال حاضر اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سود دهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی به عنوان یک علم و شیوه ای نوین این داده ها را پردازش کرده و اطلاعاتی در اختیار مدیران قرار می دهد که به وسیله انسان قابل بررسی نیست داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی استراتژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی مورد نظر مدیران از طریق الگوریتم های مختلف موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم می شود.

 

متلب پروژه چه نوع پروژه های داده کاوی را میتواند انجام بدهد؟
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه کلاسی داده کاوی
انجام پروژه متلب داده کاوی

 

متلب پروژه ، انجام پروژه های داده کاوی

 
مراحل انجام داده کاوی

1- پاک سازی داده : در مرحله اول باید عملیات تمیز کردن داده ها و حذف داده های پرت از  جداول، رکوردها و پایگاه های داده صورت میگیرد این مرحله مهم ترین مرحله قبل از عملیات داده کاوی است زیرا داده های اشتباه منجر به نتیجه گیری اشتباه میشود

 

2- یکپارچه سازی اطلاعات : مرحله دوم تجمیع کردن اطلاعات دریافتی از جمله مشتریان ، محصول و بازارهای هدف می باشد

 

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

3- آماده سازی داده : این مرحله که به عنوان طولانی بودن مرحله در داده میشود باید بعد از پردازش و یکپارچه کردن داده های هدفمند و مناسب تهیه شده و در بانک اطلاعاتی ذخیره شود

 

4- پردازش داده ها : داده کاوی برای استخراج اطلاعات از میان داده ها از الگوریتم های متنوعی استفاده می نماید در این گام با استفاده از الگوریتم ها به پردازش داده ها میپردازیم

 

5-  تکرار مرحله پردازش داده : در صورتی که نتایج خروجی مشاهده به صورت نموداری یا عددی در داده کاوی مورد قبول نباشد می بایست الگوریتم داده را عوض نماییم این مرحله آن قدر تکرار میشود تا بهترین نتیجه بدست آید

 

6- اجرا و مشاهده شبیه سازی : در مرحله آخر می بایست مدل خود را توسط نرم افزاری مختلف مانند پایتون ، متلب و R اجرا کنید ونتایج را با هم مقایسه کنید

 
ضرورت استفاده از نرم افزار متلب در داده کاوی

علم داده کاوی برای استخراج اطلاعات داده ها نیازمند نرم افزارهای تخصصی می باشد یکی از اصلی ترین نرم افزارهای داده کاوی متلب است این نرم افزار با دارا بودن کتابخانه های رایگان داده کاوی میتواند پیاده سازی انواع الگوریتم های داده های را با سرعتی بالا انجام بدهد شاید یکی از دلایلی که اکثر کاربران متلب را به داده کاوی استفاده می کنند قدرت بسیار بالای آن در آماده سازی داده ، پیش پردازش داده ها ، نرمال سازی داده و تنوع بالا در استفاده الگوریتم های داده کاوی است بسیاری از الگوریتم های داده کاوی مانند خوشه بندی ، طبقه بندی ، بردار پشتبان و بیزین به راحتی در متلب پیاده سازی میشود همچنین قابلیت توانایی پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی ماشین و ادغام آن در داده کاوی یکی از دیگر از ویژگی های بارز این نرم افزار است. همچنین انجام پروژه داده کاوی با پایتون توسط بسیاری از کاربران مورد استفاده است دلیل آن را میتوان پایتون ابزاری قدرتمند در داده کاوی دانست که با داشتن کتابخانه های مختلف داده کاوی میتواند الگوریتم های مختلف را بر روی داده ها پیاده سازی نماید.

 
آشنایی با بخش های مختلف داده کاوی

1- طبقه بندی : Classification یا طبقه بندی از مهم ترین اجزا در داده کاوی می باشد که در داده  با خصوصیات مشابه در یک طبقه یا کلاسه قرار میگیرد

2- خوشه بندی : Clustering یا خوشه بندی یکی از دیگر قسمت های مهم داده کاوی است که در آن اشیا یا خصوصیات مشابه داده ها در یک خوشه قرار میگیرند با این حالت خوشه بندی به عنوان الگوریتم های بدون برچسب و طبقه بندی به عنوان الگوریتم های با برچسب گذاری می باشد

3- رگرسیون : از دیگر قسمت های مهم داده کاوی Regression می باشد که در آن یک عدد پیش بینی میشود رگرسیون از اطلاعات آماری برای پیش بینی مقدار یک مقدار هدف استفاده میشود

4- خلاصه کردن : روشی کاربردی در داده کاوی است که از آن برای شناسایی روش هایی برای توصیف داده ها استفاده میشود

5- وابستگی : Dependency یا وابستگی یکی از قسمت مهم می باشد که در آن شناسایی وابستگی یک سری از عناصر و داده ها به سایر داده ها استفاده میشود

6- شناسایی الگو : این مرحله از داده کاوی به شناسایی الگوهای پنهان در میان مجموعه رفتار داده ای استفاده میشود این قسمت در شناسایی مشتریان هدفمند و سود آور کاربرد فراوانی دارد.

 
اجزای تشکیل شده داده کاوی

1-  انتخاب داده: انتخاب داده‌های مورد نظر برای تحلیل و استخراج اطلاعات توسط انتخاب داده انجام میشود.

2- پیش‌پردازش داده: تمیز کردن و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای تحلیل داده به وسیله پیش پردازش داده انجام میشود.

3- استخراج الگوها: استفاده از الگوریتم‌های مختلف برای شناسایی الگوها، روابط و توالی‌های مخفی در داده‌ها توسط استخراح الگوها انجام میشود.

4-  ارزیابی و تفسیر الگوها: ارزیابی و تفسیر الگوها و اطلاعات استخراج شده از داده‌ها به وسیله ازریابی و تفسیر الگوها انجام میشود.

5- استفاده از اطلاعات: استفاده از اطلاعات استخراج شده برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و بهبود فرآیندها در داده کاوی به سادگی انجام میشود.

 
ضروت استفاده از داده کاوی در توسعه کسب و کارها

1- پیش‌بینی روندها و رفتار مشتریان: با تحلیل داده‌های مشتریان با استفاده از داده کاوی شرکت‌ها می‌توانند الگوهای خرید، ترجیحات و نیازهای مشتریان را شناسایی کرده و بهبود سرویس‌دهی خود را بر اساس آن‌ها انجام دهند.

 

2- بهبود تجربه کاربری: با تحلیل داده‌های مربوط به استفاده از محصولات یا خدمات، شرکت‌ها می‌توانند نقاط ضعف و قوت را شناسایی کرده و تجربه کاربری خود را بهبود بخشید.

 

3- کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد: با تحلیل داده‌های مالی در حوزه داده کاوی و عملکرد شرکت، مدیران می‌توانند فرصت‌های بهینه‌سازی هزینه‌ها و بهبود عملکرد را شناسایی کرده و تصمیمات منطقی‌تر بگیرند.

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

 
دلایل و نیاز استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان

استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان بسیار مهم است زیرا این روش به شما کمک می‌کند تا الگوهای مخفی و اطلاعات مفیدی که در داده‌ها پنهان شده‌اند، را شناسایی و استخراج کنید. این الگوها و اطلاعات می‌توانند به شما کمک کنند تا تصمیم‌گیری‌های بهتری برای سازمان خود بگیرید، بازاریابی بهتری داشته باشید، ریسک‌ها را کاهش دهید و در کل به بهبود عملکرد و توسعه کسب و کارتان کمک کنند. به علاوه، استفاده از داده کاوی می‌تواند به شما کمک کند تا اطلاعات مفیدی از داده‌های بزرگ استخراج کنید و الگوریتم‌های پیشرفته را برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده کنید.

 
وظایف کاربردی داده کاوی

1- تحلیل داده‌ها: استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف برای تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و اطلاعات مفید ازاصلی ترین وظایف داده کاوی می باشد.

 

2-  پیش‌بینی: استفاده از داده‌های موجود برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، مانند پیش‌بینی فروش، پیش‌بینی رفتار مشتریان از دیگر وظایف داده کاوی می باشد.

 

3- خوشه‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مشابه بر اساس ویژگی‌های مشترک با هدف شناسایی الگوها و روابط موجود به راحتی در داده کاوی انجام میشود.

 

4- دسته‌بندی: تقسیم داده‌ها به چند دسته یا کلاس بر اساس ویژگی‌های معین با هدف تفکیک داده‌ها به گروه‌های مختلف به سهولت در داده کاوی انجام میشود.

 

5- استخراج دانش: استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده از داده‌ها برای افزایش دانش و درک بهتر از فرآیندها و رویدادهای مختلف از دیگر وظایف داده کاوی می باشد.

 

6- تحلیل ارتباطات: بررسی روابط و ارتباطات بین داده‌ها و شناسایی و تحلیل رویدادهای مرتبط با یکدیگر از اصلی ترین وظایف داده کاوی می باشد.

 

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه یادگیری ماشین

سفارش پروژه رپیدماینر

انجام پروژه جاوا

انجام پروژه هوش مصنوعی

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام پروژه نظریه بازیها

انجام پروژه متلب

انجام پروژه متن کاوی

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه یادگیری تقویتی

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

سفارش پروژه دیتا ساینس

انجام پروژه طراحی الگوریتم

انجام پروژه شناسایی الگو

سفارش پروژه دیتا آنالیز

 
لزوم استفاده از داده کاوی در حوزه های مختلف

1- بازاریابی: داده کاوی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا الگوهای رفتاری مشتریان را تشخیص داده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بهبود بخشند.

 

2- بهبود خدمات مشتریان: با تحلیل داده‌های مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند نیازهای مشتریان را بهتر درک کرده و خدمات خود را بهبود بخشند.

 

3- پیش‌بینی رفتار مشتریان: با استفاده از داده کاوی، می‌توان الگوهای رفتاری مشتریان را پیش‌بینی کرده و برنامه‌های مناسب برای جلب و حفظ آن‌ها انجام داد.

 

4- بهبود عملکرد سازمانی: تحلیل داده‌های داخلی سازمان، می‌تواند به بهبود عملکرد و بهره وری سازمان کمک کند.

 

5- پزشکی و بهداشت: داده کاوی می‌تواند در تحلیل داده‌های بزرگ پزشکی و بهداشت برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی اپیدمی‌ها و بهبود سیستم بهداشت عمومی مورد استفاده قرار گیرد.

 

6- امنیت اطلاعات: داده کاوی می‌تواند در تشخیص و پیشگیری از حملات سایبری و نقص امنیتی در سیستم‌های اطلاعاتی کمک کند.
الگوریتم های مختلف مورد استفاده در داده کاوی

1- الگوریتم های دسته بندی : این الگوریتم ها که به آنها دسته بندی یا طبقه بندی گفته میشود از پر استفاده ترین الگوریتم های داده کاوی می باشد  داده‌ های موجود را بر اساس ویژگی‌ هایشان در کلاس‌های مختلف یا همان دسته‌ های مختلف قرار می‌دهند و از همین داده های طبقه بندی برای پیش بینی استفاده می کنند

 

2- الگوریتم های رگرسیون : این الگوریتم ها در داده کاوی یک مدل ریاضی براساس داده های موجود ایجاد میکنند و از این مدل ایجاد شده برای پیش بینی عناصر داده ای استفاده میکند

 

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

3- الگوریتم های خوشه بندی : این الگوریتم های داده کاوی که به آنها بخش بندی هم گفته میشود داده ها را به گروه ها یا خوشه هایی از نمونه ها که دارای ویژگی های مشابه هستند تقسیم می کنند و سپس از ویژگی های این گروه های داده برای پیش بینی استفاده میکنند

 

4- الگوریتم های وابستگی : این الگوریتم ها در داده کاوی که به آنها همبستگی گفته میشود یک رابطه وابستگی بین ویژگی های مختلف داده های موجود پیدا میکنند و از این وابستگی برای پیش بینی استفاده میکنند.
داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.
اهمیت علم داده کاوی:

    از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.
    محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.
    نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند.
    جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .

خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه وکا Weka

انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)

انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab)
برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های داده کاوی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و  ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.

انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:

انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه داده کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده داده کاوی:
داده کاوی ترجمه ی عبارت «Data Mining» و به معنای «کاویدن معادن داده» است. داده کاوی یعنی استخراج اطلاعات گرانبها از حجم عظیم معادن داده. در واقع وظیفه ی داده کاوی، کاویدن و استخراج دانش از منابع عظیم داده است تا اطلاعات گرانبهایی که در حجم انبوهی از اطلاعات سطحی پنهان شده است را آشکار سازد. در سایت کافه پروژه ده ها مجری مجرب و مسلط به داده کاوی مشغول به فعالیت هستند که میتوانید از توانایی و تجربه آنها در پروژه های خود کمک بگیرید.

 

انجام پروژه داده کاوی

 
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining)

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه ای به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) خود نمایید.
کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) به  صورت آنلاین و فریلنسری

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها  نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص مشغول به کارن که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز میتوانند با توجه به رزومه و قیمت و همچنین تعامل مستقیمی که از طریق صفحه گفتگو و چت آنلاین با مجری دارند با آرامش خاطر انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) خود را به یکی از این مجریان بسپارند.

 
کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا

در این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرما هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش خود، انتخاب کنید

بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های داده کاوی (Data Mining) هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.

 
سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس شما کمک میکند

افراد زیادی به عنوان فریلنسر در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.

لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه داده کاوی (Data Mining) دارید، افراد متخصص در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.

 
بهترین شرایط برای کارفرما و سفارش دهنده در انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining)
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرما، با ما داشته باشید؟

۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه شما وجود ندارد؛از انجام پروژه های  کوچک وساده تا انجام سفارش پروژه های بزرگ و پیچیده داده کاوی (Data Mining) را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.

۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارشتان در هر زمینه، انتخاب کنید.

۳-هزینه های مناسب و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن

 
چگونه به عنوان کارفرما، فعالیت خود را آغاز کنم؟

    ابتدا پروژه خود را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه، فریلنسر ها برای انجام پروژه شما درخواست ارسال میکنند
    با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر را انتخاب کنید.
انجام پروژه داده کاوی Data Mining

گروه آریاپروژه با  داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی داده کاوی را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای انجام پروژه های خود انتخاب کرده اید. آریاپروژه با داشتن صد ها مجری با تجربه و تحصیل کرده در زمینه انجام پروژه داده کاوی قادر به انجام تمامی پروژه های داده کاوی میباشد.

پروژه های داده کاوی در آریا پروژه به صورت کاملا دقیق و کامل و مناسب ترین قیمت انجام میشود. آریا پروژه به شما، این اطمینان را میدهد که بهترین کیفیت را در انجام پروژه ،تحویل شما عزیزان نماید. تمام مطالبی که کارفرما ارسال میکند به منزله قرار داد فی مابین هستش و سایت خود را موظف میداند که پروژه را طبق مطالب ارسالی تحویل مشتریان عزیز نماید جهت سفارش پروژه داده کاوی در اریاپروژه میتوانید با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس حاصل فرمایید یا از طریق دکمه های ریز در پیامرسان مورد نظر خود اطلاعات پروژه خود را برای ما ارسال کنید.
ارتباط با ما در تلگرام
ارتباط با ما در واتساپ
ارتباط با ما در ایتا
ارتباط با ما در روبیکا
پروژه های داده کاوی را چگونه انجام میدهد؟

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

کارفرما باید اطلاعات کامل پروژه خود را که شامل زمان تحویل پروژه و تمامی خواسته های انجام پروژه را از طریق تلگرام ، واتساپ ، روبیکا و ایتا برای ما ارسال نماید

تیم آریا پروژه ،پروژه داده کاوی شما را برای متخصصین و مجریان و اساتید برتر دانشگاهی ارسال میکنند.

مجریان آریا پروژه، پروژه شما را آنالیز کرده و بهترین قیمت پیشنهادی به شما اعلام میشود

در صورت موافقت شما با قیمت پیشنهادی، نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود. در نظر داشته باشید که این هزینه به صورت امانت نزد سایت میماند و هیچ مبلغی به مجری پرداخت نمیشود.

در حین انجام پروژه شما میتوانید از پیشرفت انجام پروژه با خبر شوید.

بعد از پایان کار شما مابقی مبلغ را  واریز میکنید و فایل نهایی تحویل شما میشود در نظر داشته باشید که بعد از تحویل پروژه کارفرما سه روز زمان دارد تا محتوای پروژه نهایی را بررسی نماید اگر ایراد و ابهامی در انجام پروژه باشد مجری موظف است که ایرادات را برطرف کند. اما اگر بعد از سه روز ایرادی از طرف کارفرما ارسال نشد به منزله تایید پروژه میباشد و ما با مجری تسویه میکنیم.این زمان در بعضی از پروژه ها قابل تغییر میباشد.
انجام پروژه داده کاوی

تیم آریا پروژه تجربه چندین ساله در انجام پروژه داده کاوی دارد و بیش از صدها  پروژه موفق را در کارنامه خود دارا است. آریا پروژه همواره در تلاش است رضایت شما مشتریان گرامی را جلب کرده و به شما در زمینه انجام پروژه یاری رساند.
داده کاوی Data Mining چیست؟

داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه ارتقایافته از علم آمار است. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار ما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نیست مزایای داده کاوی ۱-از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.۲-محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.۳-جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و  نتیجه های بد۴-نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته نتیجه انهابه سود بوده است.
کاربرد های داده کاوی :

۱٫ پیش‌بینی: استفاده از داده‌کاوی برای پیش‌بینی رویدادها و رفتارهای آینده، مانند پیش‌بینی مشتریانی که ممکن است از یک محصول خاص خرید کنند یا پیش‌بینی احتمال بروز یک حادثه.

۲٫ شناسایی الگوها: داده‌کاوی برای شناسایی الگوها و روابط مخفی در داده‌ها استفاده می‌شود، مانند شناسایی الگوهای خریداران مشترک یا روابط بین عوامل مختلف.

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

۳٫ کلاس‌بندی: استفاده از داده‌کاوی برای دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مختلف، مانند تقسیم مشتریان به گروه‌های مختلف بر اساس عادات خرید یا رفتارهای آن‌ها.

۴٫ کشف جنبه: داده‌کاوی برای کشف اطلاعات جدید و ناشناخته در داده‌ها استفاده می‌شود، مانند کشف الگوهای جدید در داده‌های پزشکی یا کشف روابط غیرمترقبه بین داده‌ها.

۵٫ پشتیبانی تصمیم‌گیری: داده‌کاوی برای ارائه اطلاعات و دانش به تصمیم‌گیران برای اتخاذ تصمیمات بهتر و موثر استفاده می‌شود، مانند پشتیبانی در انتخاب استراتژی بازاریابی یا تصمیمات مالی.

سفارش پروژه داده کاوی
آریا پروژه چه نوع پروژه داده کاوی را میتواند انجام دهد؟

انجام پروژه درسی داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با متلب

انجام پروژه تمرین داده کاوی

انجام پروژه متلب داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با پایتون

انجام پروژه کمک آموزشی داده کاوی

انجام پروژه تجاری داده کاوی
خدمات مشابه آریا پروژه:

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه وکا Weka

انجام پروژه متلب

انجام پروژه داده کاوی با متلب
پروژه آماده داده کاوی :

در صورتی که از لحاظ زمان و هزینه با مشکل مواجه هستید میتوانید به آرشیو پروژه های آماده داده کاوی در سایت آریا پروژه سر بزنید و پروژه ای که مدنظر دارید را از طریق سبد خرید خریداری کنید. اگر با مشکل مواجه شدید میتوانید با شماره تماس حاصل فرمایید تا مشکل شما را بر طرف نماییم.
زمان انجام پروژه داده کاوی در آریا پروژه :

آریا پروژه برای انجام پروژه داده کاوی طبق زمان شما عمل میکند یعنی شما عزیزان زمان پروژه را برای ما تعیین میکنید  و تیم آریا پروژه تمام تلاش خود را میکند که طبق زمانبندی شما پروژه را تحویل دهد . اگر زمان ندارید برای انجام پروژه میتوانید در آریا پروژه سفارش پروژه فوری دهید .برای سفارش پروژه فوری داده کاوی در آریا پروژه هر چه سریع تر اطلاعات پروژه خود را برای ما ارسال کنید تا در اسرع وقت پروژه شما پیگیری شود.
سفارش پروژه خود را چرا به تیم آریا پروژه بسپاریم؟

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

انجام پروژه داده کاوی با تضمین کیفیت

تضمین محرمانه بودن پروژه شما

پرداخت دو مرحله ای

رفع ایرادات پروژه بعد از تحویل پروژه

پشتیبانی ۷۲ ساعته بعد از تحویل پروژه و رفع ایرادات و ویرایش احتمالی

تسویه با مجری بعد از تایید کارفرما انجام میشود
چگونه با آریا پروژه در انجام پروژه داده کاوی همکاری کنیم؟

برای همکاری در انجام پروژه داده کاوی و سایر پروژه ها با آریا پروژه میتوانید به صفحه همکاری با ما مراجعه کرده قوانین را مطالعه کرده و رزومه خود را برای ما ارسال کنید.تا ما در اسرع وقت رزومه شما را بررسی و هر چه زودتر به درامد زایی برسید.
چگونه پروژه داده کاوی را در آریا پروژه ثبت کنیم:

شما عزیزان میتوانید پروژه داده کاوی خود را در پیام رسان های ایتا ، روبیکا ، واتساپ و تلگرام ارسال کرده تا به سرعت پروژه پیگیری شود.
جام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
رده بندی (Classification)
الگوریتم های دسته بندی Classification
خوشه بندی (Clustering)
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
پیش بینی (Prediction)
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP
شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes
ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
رگرسیون : Regression ، Logeistic
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
نزدیکترین همسایه: KNN
نرم افزار weka RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine
آموزش نرم افزار IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار IBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka RapidMiner
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی در مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد
پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل
ارائه چارچوبی برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیرشدگان با نوع مواد مخدرمکشوفه
تحلیل سبد سهام به منظور شناسایی الگوهای رایج در رفتار سهامداران
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری سرطان ریه
بررسی عوامل موثر بر بیماری افسردگی و ارائه راهکارهایی جهت کاهش آن
طراحی یک متدولوژی مبتنی بر RFMجهت سنجش وفاداری مشتریان
کاربرد داده کاوی در بیمه – قراردادهای سود اور و زیان آور ۱۳۹۳٫۱۲٫۱۰
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementine 12
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2

استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدل های پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ، خوش خیم و بد خیم
کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانشجویان با تکنیک های داده کاوی
رگرسیون : Regression ، Logeistic
شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون
درختان تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی
مدل های درختی
ماشین های بردار حامی طبقه بندی و رگرسیونی
سیستم های استنباط فازی
سیستم های استنباط فازی – عصبی
سیستم استنباط بیزین
قواعد انجمنی(Association Rules)
شبکه عصبی مصنوعی یا ANN
عوامل موثر بر بروز بیماری دیابت و ارائه راهکار جهت کاهش آن
کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری- کالاهای مرجوعی
کاربرد داده کاوی در شناسایی باکتری ها
کاربرد داده کاوی بر تصادفات جاده ای و ارائه راهکار های برای کاهش آن
هرس درخت تصمیم
کاربرد داده کاوی در روش های پیشگیری از بارداری
درخت تصمیم با شاخص جینی
آنتروپی
درخت تصمیم C5.0
درخت های تصمیم CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
بگینگ و بوستینگ
ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در تشخیص اختلالات در کبد
ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
سیستم استنباط بیزین
شبکه عصبی Neural Net ، perceptron ،AutoMLP
الگوریتم ژنتیک
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری هپاتیت
کاربرد داده کاوی در بازی شطرنج
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد انجمنی (Association Rules)
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های وب سرویس
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های متن کاوی
کاربرد داده کاوی در ثبت نام در مهد کودک
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های اینترنت اشیاء
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
کاربرد داده کاوی در پیش بینی درآمد
داده کاوی در پیش بینی سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه
کاربرد داده کاوی در پزشکی : سوءتغذیه
الگوریتم های فراابتکاری
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
ارزیابی مقدماتی مدل های پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
ماشین بردار پشتیبان SVM مانند LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری – تحلیل سبد بازار
انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
کاربرد داده کاوی در مخابرات ، سفارشی سازی در خدمات به مشتریان
تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه
تشخیص داده پرت محلی

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

رده بندی (Classification)

وب کاوی (Web Mining)
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرکت های ورشکسته از نظر اقتصادی
کاربرد داده کاوی در بازاریابی بانکی
کاربرد داده کاوی بر روابط بین نمرات آزمون های ورودی با عملکرد شغلی و وضعیت ارتقاء آنان
کاربرد داده کاوی در تشخیص شناسایی ایمیل های اسپم
متن کاوی (Text mining)
کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی از غیر سمی
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری اپاندیس
درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
پیش بینی عودمجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در هدفمند کردن انتخاب رشته دانشگاهی کاربرد داده کاوی در پیش بینی تصادفات جاده ای
شبکه های عصبی PCNN
بررسی الگوریتم های مختلف شبکه های گیرید
کاربرد داده کاوی در شناسایی نوع خودرو
سیستم پشتیبان تصمیم جهت کاهش تصادفات جاده ای
کاربرد داده کاوی در رای گیری در گنگره امریکا
کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرایط مختلف پوست
چارچوب برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیر شدگان با نوع مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در پیش بینی میزان مصرف برق مشترکین
کاربرد داده کاوی در رضایت شهروندان از خدمات ودفاتر الکترونیک
طراحی متدلوژی RFM جهت سنجش وفاداری مشتریان بانک
تحلیل رفتار مشترکین تلفن ثابت شرکت مخابرات
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری دیابت
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری – مشتریان خوش حساب و بد حساب
بهبود اعتبار سنجی مشتریان بانک با رویکرد رده بندی
مشاوره و آموزش جهت انجام پروژه های دانشجویی (پروژه دانشجویی) برای دانشجویان ایرانی داخل و خارج ازکشور
انجام کلیه پروژه های تحقیقاتی درزمینه مختلف
مشاوره رایگان وآموزش انتخاب موضوع پایان نامه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری تیروئید
بینایی ماشین Image Processing & Machine vision
پایان نامه ارشد پردازش تصوبر
پایان نامه کارشناسی ارشد بیگ دیتا
پایان نامه ارشد اینرتنت اشیا
پروژه های دیتافیوژن
انجام تحقیق های آشنایی با وب معنایی
انجام تحقیق های اصول وب
انجام تحقیق های شناسه های یکتا در وب
انجام تحقیق های پروتکل انتقال ابرمتن
انجام تحقیق های مقدمه ای بر وب معنایی
انجام تحقیق های مشکلات وب امروزی
انجام تحقیق های تکنولوژی های وب معنایی
انجام تحقیق های موتورهای جستجوی معنایی
انجام تحقیق های مروری بر مفاهیم XML
انجام تحقیق های معرفی زبان XML و ویژگی های آن
انجام تحقیق های ساختار XML
انجام تحقیق های عناصر 

XML

انجام تحقیق های صفات XML
انجام تحقیق های فضای نام در XML
انجام تحقیق های تعریف هستی شناسی
انجام تحقیق های هستی شناسی در وب معنایی
انجام تحقیق های مولفه های هستی شناسی
انجام تحقیق های توصیف منابع وب
انجام تحقیق های RDF
انجام تحقیق های مبانی و اصول RDF
انجام تحقیق های شناسه گذاری منابع
انجام تحقیق های گزاره ها در RDF
انجام تحقیق های نمایش گزاره ها در انواع مدل های RDF
انجام تحقیق های RDF و پایگاه های داده رابطه ای
انجام تحقیق های RDF / XML
انجام تحقیق های RDFS
انجام تحقیق های RDFS
انجام تحقیق های تعاریف و ساختار RDFS
انجام تحقیق های زبان های هستی شناسی و RDFS
انجام تحقیق های استدلال نحوی با قوانین استنتاج
انجام تحقیق های هستی شناسی در OWL
انجام تحقیق های فضاهای نام و سرایند
انجام تحقیق های ویژگی ها در OWL
انجام تحقیق های زبان هستی شناسی وب OWL 2
انجام تحقیق های زبان های پرس و جو OWL
انجام پروژه های SPARQL زبان پرس و جوی RDF
انجام تحقیق های کوئری های ساده SPARQL
انجام تحقیق های الگوهای گراف ساده
انجام تحقیق های گره های خالی در SPARQL
انجام تحقیق های الگوهای گراف پیچیده
انجام تحقیق های کوئری های با مقادیر داده
انجام تحقیق های نتایج در SPARQL
انجام تحقیق های SWRL زبان توصیف قاعده
انجام تحقیق های مقدمه ای بر SWRL
انجام تحقیق های مبانی SWRL
انجام تحقیق های انواع اتم های SWRL
انجام تحقیق های توصیف قواعد در هستی شناسی
انجام تحقیق های استفاده از تحدیدها
انجام تحقیق های مهندسی هستی شناسی
انجام تحقیق های آشنایی با نرم ‌افزار Protégé
انجام تحقیق های آشنایی با اجزای آنتولوژی های OWL
انجام پروژه طراحی یک آنتولوژی OWL
انجام تحقیق های مشخصات ویژگی های اشیای OWL
انجام تحقیق های ویژگی های فانکشنال معکوس در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های انتقالی در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های متقارن در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های نامتقارن در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های انعکاسی در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های غیر انعکاسی در وب معنایی
انجام پروژه های نرم ‌افزار Protégé
انجام پروژه های ایجاد نمونه در Protégé
انجام پروژه های استفاده از موتور استنتاج

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

انواع محصولات آزمایشگاه را می توان بصورت زیر دسته بندی نمود. برخی از این محصولات بصورت منبع آزاد، برخی بصورت وب سرویس، برخی در قالب آزمایشگاه تایید نمونه و برخی با مجوزهای خاص قابل دسترسی و بهره برداری هستند:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

۱- ابزارهای تولید و برچسب گذاری دادگان مانند

- فرهنگ‌یار : ابزار تولید فرهنگ جامع فارسی در فرهنگستان زبان و ادب فارسی

- سمپ : ابزار مدیریت و برچسبزنی پیکره با برچسب های معنایی

- واژه‌یار : ابزار جمعسپاری واژهگزینی و ارائه واژه های معادل فارسی کلمات و عبارات انگلیسی

۲- منابع زبانی شامل واژگان، هستان شناسی، پیکره های آموزش و آزمایش و دادگان محک ازجمله

- فارس‌نت : وردنت فارسی

- واژگان فارسواژه

- هستانشناسی پردازش زبان طبیعی

- پیکره بزرگ فارسی

- پیکره بلاگ ها

- مدلهای زبانی فارسی (مدل بزرگ چندتای کلمات، مدلهای جاسازی کلمات ...)

- پیکره محک رفع ابهام معنایی فارسی

- پیکره محک قطعه بندی فارسی

- پیکره محک تحلیل ساختواژی و بن‌واژه‌یابی فارسی

- پیکره محک تشخیص استلزام و تناقض فارسی

- پیکره محک شباهت سنجی با آنالوژی

- پیکره محک مدلهای جاسازی

۳- پردازشهای پایه ( سطح ۱ ) ( ابزار استپ وان ) شامل :

- تشخیص زبان فارسی

- قطعه بند ( توکنایزر ) جهت تقسیم متن به جملات و سپس به کلمات (توکن ها)

- تحلیلگر ساختواژی، بن‌واژه یاب (ریشه یاب) و لم‌یاب جهت تشخیص ساختار ساختواژی کلمات و یافتن ریشه یا بن واژه کلمه

- برچسب زن اجزاء کلام (POS tagger) جهت تعیین مقوله لغوی کلمات

۴- سرویس‌های پردازش های میانی زبان ( سطح ۲ ) مانند :

- دسته بندی متون

- تبدیل محاوره به رسمی

- تشخیص طنز و توهین و .. (نوع گفتگو)

- شباهت سنجی کلمات و جملات

- شناسایی گر موجودیت های نامدار (NER) جهت شناسایی و تعیین نوع موجودیت های نامدار متن

۵- برنامه های کاربردی (سطح ۳) ازجمله :

- نگار : ویرایش و اصلاح متون به جهت نگارش فارسی معیار مطابق دستورخط و معادلهای مصوب فرهنگستان

- مهتاب : سامانه مشابهت سنجی و کشف تقلب متون فارسی

- کیوسک : سامانه پرسش و پاسخ در حوزه آموزش و میز اطالاعات دانشکده مهندسی کامپیوتر

- خبره یابی و منبع‌یابی : یافتن افراد خبره، سازمانهای حقوقی و انتشارات مرتبط با یک موضوع در حوزه پردازش زبان به منظور کمک به مجلات و کنفرانس ها در یافتن داور و دانشجویان و محققان در یافتن مرجع یا همکار در حوزه کاری مشترک

- دستیار هوشمند موبایل جهت دریافت و اجرای دستورات کاربر موبایل

- تحلیل احساسات و نظرات

- ترجمه ماشینی

- خلاصهسازی متون فارسی

- تبدیل متن به تصویر

۶- طرح کلان و برنامه های جامع (سطح ۴) :

پروژه جامع فعلی آزمایشگاه، "سامانه هوشمند ارتباط با مشتریان (سها)" است که هم‌اکنون به‌عنوان بخشی از طرح دانشکده هوشمند به‌صورت آزمایشی در دانشکده در حال توسعه، نصب و اجراست و .شامل ۵ زیرسامانه اصلی زیر می باشد.

- تشخیص نوع گفتگو

- گپ هوشمند (چت‌بات)

- پرسش و پاسخ

- تحلیل احساسات و نظرات کاربران

- دستورپذیری و اجرا

کتاب "Natural Language processing with python" یکی از انتخاب های مناسبی است که کمک می کند با مفاهیم پایه nlp مثل tokenization، text normalization ، و pos آشنا شویم. در مرحله بعدی نحوه پیاده سازی این مفاهیم در پایتون به تفصیل بررسی می شود. همچنین تمرکز کتاب استفاده از کتابخانه nltk است. در این کتاب خبری از مفاهیم یادگیری عمیق نبوده و تمرکز بیشتر، بر روش های کلاسیک nlp است. اگر ابتدای راه باشیم و بخواهیم مباحث مقدماتی در زمینه nlp فرا گیریم این کتاب، شروع خوبی خواهد بود.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

کتاب Natural Language Processing in Action تمرکز جدی تر روی مسائل واقعی و مثال های کاربردی مثل chat botدارد. این کتاب همچنین برای پیاده سازی پروژه ها به سراغ تکنولوژی های جدیدتر مثل deep learning و word embeddingمی رود و سعی کرده بروز باشد. در این کتاب با word2vec ، cnnو rnnآشنا شده و از آنها در پیاده سازی پروژه ها استفاده می شود. به طور کلی برای کسانی که می خواهند در سطح پیشرفته پردازش زبان طبیعی فعالیت کنند این کتاب، گزینه مناسبی است.

کتاب بعدی Speech and Language Processing است. اگر به دنبال مباحث تئوری مربوط به nlp باشیم این کتاب گزینه خوبی است زیرا هر مبحث خیلی ریز بررسی شده است. در نگارش این کتاب سعی شده از مقالات زیادی بهره گیری شود و با خواندن این کتاب چکیده ای از مقالات (قدیمی) در زمینه پردازش زبان طبیعی را مطالعه خواهیم کرد. در این کتاب خبری از کد و پیاده سازی پروژه نیست. این کتاب بیشتر برای دانشجویانی که قصد نوشتن مقاله یا پایان نامه دارند توصیه می شود. البته لازم یه یادآوری است که این کتاب بیشتر جنبه مرجع دارد و انتظار مطالب به روز نداشته باشید.

کتاب یادگیری عمیق(Deep Learning book) یکی از بهترین کتاب هایی است که سعی کرده به زبان ساده مفاهیم یادگیری عمیق را بیان کند. اگر آشنایی چندانی با مباحث یادگیری عمیق ندارید این کتاب پیشنهاد می شود. این کتاب بیشتر برای کسانی پیشنهاد می شود که می خواهند به صورت پیشرفته روی متون کار کنند ولی دانش خوبی نسبت به شبکه های عصبی ندارند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دوره ها

دوره From Zero to Hero: Natural Language Processing Using NLTK

یک دوره مناسب برای شروع یادگیری nlp است. این دوره مفاهیم مقدماتی nlp را به زبانی ساده بیان می کند. در این دوره تمرکز اصلی روی زبان پایتون و کتابخانه nltk است و تعداد زیادی مثال پیاده سازی می شود. پس از آشنایی با مفاهیم اولیه، پروژه های ساده ای پیاده سازی می شوند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دوره Sequence Models

یک دوره خوب که مباحث پایه ای مربوط به sequence را مطرح می کند. در این دوره یاد می گیریم چگونه به کمک یادگیری عمیق پروژه های nlpرا انجام دهیم. هدف اولیه دوره معرفی sequenceهاست. در ادامه جملات را به عنوان sequenceدر نظر گرفته و سپس ساخت و پیاده سازی شبکه های عصبی بازگشتی آموزش داده می شود. در این دوره معماری lstm و gru معرفی و نحوه استفاده از آن ها در پروژه ها بررسی می شوند. این دوره توسط اندرو انگ ارائه می شود. برای متخصص nlp شدن، دیدن این دوره ضروری است.

دوره Natural Language Processing

یکی از دوره های جامع و کامل ولی سخت است. این دوره مناسب کسانی است که می خواهند پس زمینه علمی روش ها و الگوریتم ها را بدانند. زمان زیادی از دوره صرف توضیح مباحث تئوری شده ولی تکالیف بیشتر جنبه پروژه ای و عملیاتی دارند. در این دوره طیف وسیعی از مباحث پردازش زبان طبیعی مثل sentiment analysis و summarization بررسی می شوند. پروژه نهایی این دوره پیاده سازی یک chat bot برای داده های stackoverflow است.

دوره Natural Language Processing

این دوره برای افراد با سطح مقدماتی یا متوسط مناسب است. مباحث مطرح شده مقدماتی بوده و می تواند یک شروع خوب برای افرادی باشد که تازه وارد این حوزه شده اند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دوره رایگان یادگیری ماشین(Machine Learning)

این دوره یکی از بهترین دوره های موجود در پرداختن به موضوعات مقدماتی یادگیری ماشین است. کلیه محتوا زیر نظر مستقیم اندرو انگ Andrew Ng)) تهیه شده است. با مشاهده ویدیوها و انجام تکالیف به صورت هفتگی، سطح مهارت فرد رشد کرده و دید خوبی نسبت به مباحث یادگیری ماشین پیدا می کند. مباحثی که بعدا برای کار با متون به شدت مفید هستند.

پس از مشاهده و اتمام این دوره، پیشنهاد می شود حتما دوره Deep Learning از اندرو انگ نیز مشاهده شود.

دلیل اصلی این پیشنهاد، رشد مهارت ها برای انجام پروژه پیشرفته است زیرا برای انجام پروژه هایی مثل ماشین ترجمه، چت بات حتما باید به سراغ یادگیری عمیق برویم.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دوره natural language processing with deep learning دانشگاه استنفورد

یکی از دوره های مطرح که مناسب افرادی است که دانش اولیه نسبت به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند. این دوره از آنجایی که در دانشگاه استنفورد برگزار شده، مباحث تئوری زیادی دارد و برای کسانی مناسب است که می خواهند جزئیات علمی و تئوری هر مبحثی را بدانند. در ضمن تکالیف این دوره به زبان پایتون است. تمرکز اصلی این دوره روی مباحث یادگیری عمیق و شبکه های عصبی است

دست پروژه های دنیای واقعی در زمینه های مختلف پردازش زبان طبیعی

مدل های پردازش زبان طبیعی را در قالب احساسات مشتری توسعه دهید

مدل های پردازش زبان طبیعی را برای پیش بینی اخبار سهام توسعه دهید

مدل های پردازش زبان طبیعی را برای پیش بینی قدرت رمز عبور ایجاد کنید

آیا شما به دنبال یک شغل پردرآمد در Data Science ، AI پردازش زبان طبیعی هستید؟

یا شما یک تمرین کننده هوش مصنوعی هستید که می خواهید حرفه خود را به سطح بالاتری برسانید؟

یا شما دانشمند مشتاق داده ای هستید که می خواهد دست به دست داده های علمی و هوش مصنوعی شود؟

اگر جواب هر یک از این س yesال ها مثبت است ، پس این دوره برای شما مناسب است!

Data Science یکی از داغترین زمینه های فناوری است که در حال حاضر در آن حضور دارد! این رشته با فرصت ها و چشم اندازهای شغلی در حال انفجار است. امروزه Data Science به طور گسترده ای در بسیاری از بخش ها مانند بانکداری ، بهداشت و درمان ، هواپیمایی ، لجستیک و فناوری پذیرفته شده است.

در تجارت ، Data Science برای بهینه سازی فرایندهای تجاری ، به حداکثر رساندن درآمد و کاهش هزینه اعمال می شود. هدف از این دوره این است که دانش شما را از جنبه های اصلی برنامه های علوم داده در تجارت به روشی عملی ، آسان و سرگرم کننده فراهم کند. این دوره با استفاده از مجموعه داده های دنیای واقعی ، تجربه عملی عملی را برای دانشجویان فراهم می کند.

1. وظیفه شماره 1 @ پیش بینی احساسات مشتری: یک مدل AI برای پیش بینی احساسات مشتری از آمازون ایجاد کنید.

3. وظیفه شماره 2 @ پیش بینی قیمت سهام آینده: مدل های NLP را برای پیش بینی قیمت سهام آینده توسعه دهید.

2. وظیفه شماره 3 @ پیش بینی قدرت گذرواژه: رده کلیدی گذرواژه را قوی ، خوب یا ضعیف پیش بینی کنید.

چرا باید این دوره را بگذرانید؟

پروژه های مربوط به داده های واقعی و مشکلات دنیای واقعی را توضیح می دهد. داده های اسباب بازی وجود ندارد! این ساده ترین روش برای دستیابی به Data Scientist/AI Engineer/ML Engineer/NLP Engineer است

این داده های کامل در دنیای واقعی را نشان می دهد و توضیح می دهد. شروع با وارد کردن داده های کثیف ، پاک کردن داده ها ، ادغام و تلفیق داده ها ، گروه بندی و تجمیع داده ها ، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق تهیه و پردازش داده ها برای آمار ، یادگیری ماشین ، سری زمانی NLP و ارائه داده.

در پروژه های دنیای واقعی ، کدگذاری و جنبه تجاری همه موارد به یک اندازه مهم است. این احتمالاً تنها درسی است که هر دو را تدریس می کند: برنامه نویسی عمیق پایتون و تفکر در تصویر بزرگ مانند اینکه چگونه می توانید به نتیجه برسید

رضایت تضمینی: در غیر این صورت ، پول خود را با ضمانت 30 روزه پس گرفتن پول پس بگیرید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

این دوره برای چه کسانی است:

کسی که در مورد انجام حامل انتقال داده به علوم داده ، هوش مصنوعی ، پردازش زبان طبیعی ،

کنجکاو است

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر این دوره

Introduction to this course

مقدمه

Intro To course

نحوه پیگیری این دوره - باید تماشا کنید

How to follow this course-Must Watch

پروژه 1 ->> احساسات مشتری آمازون را پیش بینی کنید

Project 1-->>Predict the sentiments of Amazon Customer

مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری

Introduction to Business Problem & Dataset

مجموعه داده ها و منابع

Datasets & Resources

پیش پردازش داده ها را در داده های آمازون انجام دهید

Perform Data Pre-processing on Amazon Data

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را روی داده ها اعمال کنید

Apply Exploratory Data Analysis on Data

شهود پشت کیسه کلمات

Intuition behind Bag of Words

شهود پشت سر رگرسیون لجستیک - قسمت 1

Intuition behind Logistic Regression --part 1

شهود پشت سر رگرسیون لجستیک - قسمت 2

Intuition behind Logistic Regression --part 2

کیسه کلمات را روی داده اعمال کنید

Apply Bag of Words on data

مدل NLP و مدل یادگیری ماشین خودکار کنید

Automate your NLP model & Machine Learning Model

شهود پشت TF-IDF - قسمت 1

Intuition behind TF-IDF --part 1

شهود پشت TF-IDF - قسمت 2

Intuition behind TF-IDF --part 2

استفاده از الگوریتم های NLP و یادگیری ماشین

Applying algorithms of NLP & Machine Learning

آماده سازی داده ها برای هدف مدل سازی

Data Preparation for Modelling Purpose

داده عدم تعادل چیست و چگونه می توان آن را کنترل کرد؟

What is Imbalance Data & how to handle it??

Part1-- اعتبار سنجی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کرد ؟؟

Part1-- What is Cross-validation & when to use it??

Part2-- اعتبار سنجی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کرد ؟؟

Part2-- What is Cross-validation & when to use it??

استفاده از تکنیک های مدیریت داده های عدم تعادل و اعتبار سنجی متقابل

Applying Techniques of Handling Imbalance Data & Cross Validation

Project2 ---->>> عناوین اخبار سهام را پیش بینی کنید

Project2---->>> Predict the Stock News Headlines

مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری

Introduction to Business Problem & Dataset

مجموعه داده ها و منابع

Datasets & Resources

پیش پردازش داده ها روی داده ها.

Data Pre-processing on Data.

درگیری و ادغام داده ها را انجام دهید

Perfrom Data Wrangling & Merging

شهود پشت جنگل تصادفی قسمت 1

Intuition Behind Random Forest Part-1

شهود پشت جنگل تصادفی - قسمت 2

Intuition behind Random Forest --part 2

کیسه های کلمات و جنگل تصادفی را روی Data اعمال کنید

Apply Bag of words and Random forest on Data

ارزیابی مدل ..

Model Evaluation..

شهود پشت Naive Bayes - قسمت 1

Intuition Behind Naive Bayes-Part 1

شهود پشت Naive Bayes - قسمت 2

Intuition Behind Naive Bayes- Part 2

Naive Bayes را روی Data اعمال کنید ..

Apply Naive Bayes on Data..

پروژه 3 ->>> پیش بینی قدرت رمز عبور

Project 3-->>> Predicting the strength of Password

مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری

Introduction to Business Problem & Dataset

مجموعه داده ها و منابع

Datasets & Resourcesazsoftir.com

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

کاوش داده ها

Exploring Data

TF-IDF را روی داده اعمال کنید

Apply TF-IDF on data

رگرسیون لجستیک را روی داده اعمال کنید

Apply Logistic Regression on Data

بررسی دقت مدل

Checking Accuracy of Model

سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP در 

کافه پروژه آماده انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی شما عزیزان توسط بهترین مجریان پردازش زبان طبیعی کشور می باشد.شما در پلتفرم کافه پروژه میتوانید پروژه پردازش زبان طبیعی خود را بصورت آنلاین سفارش دهید و منتظر باشید تا بهترین مجریان سایت برای کار شما پیشنهاد قیمت دهند.راحتی کار در کافه پروژه این است که شما میتوانید پروژه پردازش زبان طبیعی خودتون رو بصورت مستقیم و با مجریان سایت در میان بگذارید.قابلیت چت آنلاین و پیام فوری در سایت ما به شما این امکان را می دهد که سریع بتوانید پروژه خود را به مجری مدنظر بسپارید و به دلیل تعامل دائمی با مجری یک کار با کیفیت پردازش زبان طبیعی NLP تحویل بگیرید.

 azsoftir.com

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

معرفی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا به اختصار، NLP، یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به تعاملات بین رایانه و انسان، از طریق زبان طبیعی می‌پردازد. هدف غایی NLP، خواندن، رمزگشایی، فهم و درک زبان انسان با روشی ارزشمند است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی 

سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه پردازش زبان طبیعی NLP  به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود نمایید.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه پردازش زبان طبیعی NLP  به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود نمایید.

، بزرگترین سایت انجام پروژه پردازش زبان طبیعی به  صورت آنلاین و فریلنسری

بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه پردازش زبان طبیعی نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها  نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص پردازش زبان طبیعی مشغول به کارند که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز می توانند انجام پروژه پردازش زبان طبیعی خود را به یکی از این مجریان بسپارند.

؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

در این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه پردازش زبان طبیعی سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی دریافت کنید و همزمان  میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش پردازش زبان طبیعی خود، انتخاب کنید

بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های پردازش زبان طبیعی هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده پردازش زبان طبیعی آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس پردازش زبان طبیعی NLP شما کمک میکند

افراد زیادی به عنوان فریلنسر پردازش زبان طبیعی در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.

لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه پردازش زبان طبیعی دارید، افراد متخصص پردازش زبان طبیعی NLP در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.

 azsoftir.com

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی، با ما داشته باشید؟

۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه پردازش زبان طبیعی شما وجود ندارد؛از نوشتن یه برنامه کوچک پردازش زبان طبیعی تا انجام سفارش پروژه های نرم افزاری بزرگ و پیچیده را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.

۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه  وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه پردازش زبان طبیعی بصورت متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارش پردازش زبان طبیعی در هر زمینه، انتخاب کنید.

۳-هزینه های مناسب پروژه پردازش زبان طبیعی NLP و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن

چگونه به عنوان کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی NLP، فعالیت خود را آغاز کنم؟

ابتدا پروژه  پردازش زبان طبیعی خود NLP را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه پردازش زبان طبیعی ، فریلنسر ها برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی شما درخواست ارسال میکنند

با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر پردازش زبان طبیعی NLP را انتخاب کنید.

در طول انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند.

بعد از تحویل پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد.

پروژه ای مبتنی برپردازش زبان های طبیعی(nlp)

در این مقاله سعی دارم یک پروژۀ مرتبت با پردازش زبان های طبیعی(NLP) را بررسی بکنم که کاربر با جستجو در در بین سند ها ی موجود در دیتابیس مشابه ترین نتیجه را به کاربر بر میگرداند. این پروژه با زبان پایتون نوشته شده است و خروجی در پلتفرم اندرویید نمایش داده میشود. برای آشنایی با این پروژه در ابتدا باید با مفهوم NLP آشنا شویم.

پردازش زبان های طبیعی(NLP)

پردازش زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزۀ گستردۀ علوم رایانه، هوش مصنوعی، که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنابراین پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. پس چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند. در این صورت، با استفاده از آن می‌توان به ترجمۀ زبان‌ها پرداخت، از صفحات وب و بانک‌های اطلاعاتیِ نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسش‌ها استفاده کرد، یا با دستگاه‌ها، مثلاً برای مشورت گرفتن به گفت‌وگو پرداخت.

هدف اصلی در پردازش زبان طبیعی، ایجاد تئوری‌هایی محاسباتی از زبان، با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای موجود در علوم رایانه است. بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه می‌باشد. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی قابل تقسیم است: کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری. از کاربردهای نوشتاری آن می‌توان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (مثلاً یافتن کتاب‌های مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد. نمونه‌هایی از کاربردهای گفتاری پردازش زبان عبارتند از: سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با رایانه، سرویس‌های اتوماتیک ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستم‌های آموزش به فراگیران یا سیستم‌های کنترلی توسط صدا. در سالهای اخیر این حوزه تحقیقاتی توجه دانشمندان را به خود جلب کرده‌است و تحقیقات قابل ملاحظه‌ای در این زمینه صورت گرفته‌است.

محدودیت های زبان طبیعی

پردازش زبان‌های طبیعی رهیافت بسیار جذابی برای ارتباط بین انسان و ماشین محسوب می‌شود و در صورت عملی شدنش به‌طور کامل می‌تواند تحولات شگفت‌انگیزی را در پی داشته‌باشد. سیستم‌های قدیمی محدودی مانند SHRDLU که با واژه‌های محدود و مشخصی سر و کار داشتند، بسیار عالی عمل می‌کردند، به‌طوری‌که پژوهشگران را به شدت نسبت به این حوزه امیدوار کرده‌بودند. اما در تقابل با چالش‌های جدی‌تر زبانی و پیچیدگی‌ها و ابهام‌های زبان‌ها، این امیدها کم‌رنگ شدند. مسئلهٔ پردازش زبان‌های طبیعی معمولاً یک مسئلۀ Ai-Complete محسوب می‌شود، چرا که محقق شدن آن به‌طور کامل مستلزم سطح بالایی از درک

جهان خارج و حالات انسان برای ماشین است.

حالا نوبت بررسی پروژه است. در ابتدا کاربر یک عبارت را جستجو میکند و NLP با بررسی سندهای موجود در دیتابیس مشابه ترین سند را به عنوان خروجی برمیگرداند. که در این پروژه فقط نام سند و امتیاز سند به پلتفرم اندرویید ارسال میشود.