MENÜ
Son 20 yıldır Amerika Birleik Devletleri'nde çeúitli veri madenciliği algoritmalarının gizli dinlemeden, vergi kaçakçılıklarının ortaya çıkartılmasına kadar çeúitli uygulamalarda kullanıldığı bilinmektedir. Kaynaklar incelendiğinde veri madenciliğinin en çok kullanıldığı alan olarak tıp, biyoloji ve genetik ...
Details
Nov 30, 2021· Bu çalışmada ürün, film ve restoran yorumlarını içeren farklı veri setlerinden faydalanılarak veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları yardımıyla duygu analizi yapılmıştır. Bu amaçla Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Karar Ağacı ve Rastgele Orman sınıflandırma algoritmalarından ...
Details 
Jan 05, 2014· Veri Madenciliği (Data Mining) 1. T.C. GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM ENSTİTÜSÜ BİLİŞİM SİSTEMLERİ YÜKSEK LİSANS (UZAK) PROGRAMI VERİ MADENCİLİĞİ TIPTA VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI ÖĞRETİM ÜYESİ : Yrd.Doç.Dr.Suat ÖZDEMİR ÖĞRENCİ : Murat AZİMLİ ŞUBE – NO : A2 – 108007755. 2.
Details 
Gerçek hayattan verilen örnekler yardımı ile algoritmaların ve konunun daha iyi anlaşılmasının sağlanması, Algoritmaların farklı disiplinlerden ve alanlardan alman veri setleri ile uygulama alanlarının genişletilmesi, Makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanında Türkçe literatürün zenginleştirilmesidir.
Details 
Bu çalışmada, bilgisayar ağ trafiğinde tehlike oluşturabilecek zararlı trafiğin tespit edilmesi için kullanılan veri madenciliği algoritmalarının performans değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, farklı özellik çıkarım algoritmaları ile NSL-KDD veri setinden nitelik çıkarım işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonucunda farklı niteliklerden ...
Details 
May 30, 2019· Pazarlama dünyasında son dönemlerin popüler başlıklarının başında Büyük Veri (Big Data) geliyor. Büyük veri ile birlikte hayatımıza giren bir diğer kavram ise Veri Madenciliği (Data Mining). Dijital verilerin öne kazanması ile birlikte bu veriler daha fazla toplanmaya ve saklanmaya başladı. Bunun sonucunda da elimizde ...
Details 
Veri Madenciliği, veriler arasında önceden bilinmeyen ilişkileri keşfetmekle ilgilidir. Makine öğrenimi, istatistik, yapay zeka ve veritabanı teknolojisini kullanan multidisipliner bir beceridir. Veri Madenciliği yoluyla elde edilen bilgiler pazarlama, dolandırıcılık tespiti ve bilimsel keşif vb. için kullanılır.
Details 
Mar 27, 2021· Veri Madenciliği, veri setlerinin sistematik bir analizini içerir ve verilere anlam verir. Veri madenciliği, verilerin toplanması, ayıklanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve bunlardan faydalı içgörüler elde edilmesi üzerine yapılan çalışmadır. ... Karar Ağaçlarının Avantaj ve Dezavantajları . Karar ağacının bir ...
Details 
Veri madenciliği algoritmalarının empirik yol-larla karşılaştırılarak değerlendirilmesi tüm bi-limsel çalışmalarda yapılagelmiş olsa da aka-demik literatürde böyle çalışmaların objektif ve kesin sonuçlar üretmeyeceğine dair eleşti-riler mevcuttur. Bu eleştiriler model oluşturu-
Details 
gelecek ile ilgili tahminde bulunmayı sağlar. Veri madenciliği sürecinin en önemli aĢamaları ise verinin hazırlanması ve belirlenen amaca göre veri madenciliği algoritmalarının kullanımını içermektedir. Bu çalıĢmada veri öniĢleme ve sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralları algoritmaları incelenerek
Details 
Dec 30, 2021· TY - JOUR T1 - Kural Tabanlı Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması AU - SerpilSevimli Deniz Y1 - 2021 PY - 2021 N1 - DO - T2 - Veri Bilimi JF - Journal JO - JOR SP - 72 EP - 80 VL - 4 IS - 3 SN - -2667-582X M3 - UR - Y2 - 2021 ER -
Details 
Pek çok Veri Madenciliği yöntemi, makine öğrenimi, örüntü tanıma ve istatistikten denenmiş ve test edilmiş teknikleri temel almıştır: Sınıflandırma, kümeleme, regresyon vb. [2]. 3. VERİ AMBARI Veri Ambarları, Veri Madenciliği ile eşanlı olarak anılan ve Veri Madenciliği sürecinin gerçekleştirildiği veriyi
Details 
Veri Azaltma Veri miktarı çok fazla olduğu zaman veri madenciliği algoritmalarının çalışması ve sonuç üretmesi çok uzun sürebilir veriyi azaltma başarımı artırır sonucun (nerdeyse) hiç değişmemesi gerekir Veri azaltma nitelik birleştirme nitelik azaltma veri sıkıştırma veri ayrıştırma ve kavram oluşturma
Details 
Dec 31, 2021· Veri madenciliği algoritmalarının kullanımına hazır hale getirilmesi için, "Kaggle'da Veri Bilimi Anketi" isimli veri seti, veri madenciliği problem tanıma aşaması ile analiz edilmiştir. Analiz edilen veri seti ve karar verilen hedef doğrultusunda veri ön işleme aşaması da gerçekleştirilmiştir. Ön işleme aşaması ...
Details 
Sep 02, 2022· Veri madenciliği yani data mining, gelecekteki eğilimler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek büyük veri kümelerinde kalıpları ortaya çıkarma, anormallikleri ve ilişkileri bulma sürecidir. Veri madenciliğinin temel amacı, mevcut verilerden değerli bilgiler çıkarmaktır. Veri madenciliği, bilgisayar bilimi ve ...
Details 
Veri MadenciliÄ inde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir à rnek ... TR English Deutsch Français Español Português Italiano Român Nederlands Latina Dansk Svenska Norsk Magyar Bahasa Indonesia Türkçe Suomi Latvian Lithuanian český русский български العربية Unknown
Details 
Veri miktarı çok fazla olduğu zaman veri madenciliği algoritmalarının çalışması ve sonuç üretmesi çok uzun sürebilir veriyi azaltma başarımı artırır sonucun (nerdeyse) hiç değişmemesi gerekir Veri azaltma nitelik birleştirme nitelik azaltma veri sıkıştırma veri ayrıştırma ve kavram oluşturma veri küçültme
Details 
Feb 18, 2013· Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının. Kullanılan Araçlar • WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) • SEER (Surveillance Epidomology and End Results). WEKA • Ücretsiz • Açık Kaynak Kodlu • Geniş bir Veri Madenciliği Yöntemleri yelpazesi • Kullanıcı dostu arayüzü • Metin tabanlı dosyalarına, jdbc sürücüsü …
Details 
Jun 15, 2021· Veri madenciliği, ulaşılmak istenen bilginin büyüklüğü ve bunun için gereken işlemlere göre farklılık gösterse de genel olarak şu şekilde gerçekleşir: - İlk olarak veri yığını tespit edilir ve bu yığının güvenliği sağlanır. - Verilerden işe yaramayan ve anlam ifade etmeyenleri temizlenir. - Elde kalan veriler ...
Details
Jun 22, 2021· Hazırlanan veriler üzerinden amacına göre Veri Madenciliği Algoritmalarının uygulanma sürecidir. 6.) Desenler (Pattern Evaluation) Bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden örüntüler tanımlama sürecidir. 7.) Bilgi Sunumu (Knowledge Presentation) Veri madenciliği elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunulmasıdır.
Details 
Telif Hakkı © 2023 Artom Industry & Technology Group Co., Ltd.
