انجام پروژه رپیدماینر و انجام پایان نامه با رپیدماینر انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر

مقدمه
انجام پروژه داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer است . در دانشگاهها 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.امروزه دانشجویان زیادی برای انجام پایان نامه با رپیدماینر اقدام میکنند. انجام پروژه رپیدماینر کار نسبتا آسانی است زیرا رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند و متخصصان داده کاوی ،نتایج انجام پروژه با رپیماینر را بسیار قابل قبول میدانند. 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

آموزش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر

آموزش 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. متخصصان زیادی برای انجام پروژه داده کاوی با رپیماینر کار میکنند و از نتیجه ها و گزارشات این نرم افزار خشنود می باشند .

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.بطوری که امروزه  انجام پایان نامه با رپیدماینربسیار فراگیر شده است . 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 رپیدماینر و انجام پایان نامه با رپیدماینر

نقاط 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
  • انجام پایان نامه رپیدماینر در زمینه هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری
  • انجام پروژه با رپیدماینر در زمینه تشخیص خرابی
  • انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
  • انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM .
  • انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر در زمینه رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
  • تشخیص عیب و خطا در سیستم
  • تشخیص بیماری

انجام پروژه داده کاوی - انجام پایان نامه داده کاوی - rapidminer فضای نرم افزار رپیدماینر

 هنگامی که یک متخصص یا یک دانشجو به نرم افزاری برای انجام پروژه داده کاوی نیاز پیدا می‌کند ، نرم افزارهای متفاوتی به او پیشنهاد می‌شود: وکا،کلمنتاین ،  spss، پایتون از جمله نرم افزارهایی است که معمولاً در فضای داده کاوی از آنها استفاده می‌شود و رپیدماینر نیز از جمله این پیشنهادها است . اگر نرم افزار رپیدماینر را باز کنیم، خواهی دید نرم افزار رابطه کاربری خوبی دارد و کار با آن به نظر راحت می‌آید در واقع نرم افزار رپیدماینر به صورتی طراحی شده است که عملیات داده کاوی به صورت خطی قابل انجام باشد یعنی مراحل پشت سر هم تعریف شدند به هر آنچه که در رپیدماینر می‌بینیم آبجکت می گویند در واقع تمامی دیتاست های رپیدماینر در قالب همین آپدیت‌ها ارائه شده اند . از طرفی فایل‌های اکسل sql و غیره به عنوان دیتا سورسهای رپیدماینر نیز در کار داده کاوی به ما کمک می‌کنند . یکی از ویژگی‌های خوب نرم افزار رپیدماینر این مطلب است که برای مثال هنگامی که یک منبع داده را انتخاب کردیم به راحتی آن را وارد نرم افزار رپیدماینر می‌کنیم و برای آن ورودی و خروجی مشخص می‌کنیم . این کار به راحتی با درگ اند اپ انجام می‌شود.

اگر بخواهیم مثالی ملموس‌تر از نرم افزار داده کاوی بزنیم برای مثال می‌خواهیم روی یک دیتاست عملیات خوشه بندی را اعمال کنیم برای این کار ابتدا آپدیت دیتای ورودی را وارد صفحه می‌کنیم بعد از آن از آبجکت فیلترینگ lof برای استخراج داده‌های پرت استفاده می‌کنیم ، پس از آن خروجی یک دیتاست را به ورودی فیلتر متصل می‌کنیم مهارت هم بعد از این مرحله به سراغ عددسازی می‌رویم برای عدد سازی فیلترهای مربوطه را وارد می‌کنیم و برای ورودی‌های آن مقدارهای مناسب را در نظر می‌گیریم و در انتهای عملیات خوشه بندی باید آپدیت خوشه‌بندی مثل کامیان را وارد کنیم  و خروجی عدد سازی شده را آماده و به ورودی آن فید دهیم و نهایتا آن را به خروجی بفرستید و شاید با توضیح این مطالب کمی به نظر پیچیده آمد اما با قدری کار کردن با نرم افزار رپیدماینر خواهید دید که چقدر این نرم افزار ساده و در عین حال قدرتمند طراحی شده است.انجام پروژه رپیدماینر و انجام پایان نامه با رپیدماینر

 

همانطور که میبینید نرم افزار رپید ماینر به هفت بخش تقسیم بندی شده است که کار با آن را هم بسیار ساده و کاربر پسند نموده است.

الگوریتم 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 … 
[تعداد: 1    میانگین: 5/5]
0 پیام‌ها

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

👇
Feel free to contribute!

دیدگاهتان را بنویسید

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