انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر - انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر - rapidminer

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر (Rapidminer)

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر (Rapidminer)
5 از ۲ رأی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

  • انواع الگوریتم های شبکه عصبی
  • الگوریتم های خوشه بندی
  • الگوریتم نایو بیز
  • انواع الگوریتم های رگرسیون
  • انواع الگوریتم های درخت تصمیم
  • و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)

آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص

پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر

ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر

استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

راههای ارتباطی با ما

معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner   

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.

این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.

انجام پروژه با داده کاوی - انجام پایان نامه با داده کاوی rapidminerنقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

  • امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
  • ظاهر کاربرپسند
  • وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
  • ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
  • نمای گرافیکی خوب و زیبا
  • قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel.
  • مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
  • امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است.
  • امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
  • از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد.
  • امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است.
  • کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر

  • پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
  • استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
  • طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
  • انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
  • انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
  • شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
  • هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتی
  • انجام پروژه تشخیص خرابی
  • انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
  • انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM .
  • آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
  • تشخیص عیب و خطا در سیستم
  • تشخیص بیماری

انجام پروژه داده کاوی - انجام پایان نامه داده کاوی - rapidminerالگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر

  • شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ  و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
0 پیام‌ها

راجع به این مطلب دیدگاه خود را با ما به اشتراک بگذارید

دوست دارید در بحث ما شرکت کنید؟
کامنت شما باعث خوشحالی ماست :)

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *