NeoNeuro Data Mining

apibūdinimas

Išmokite gauti duomenų naudodamiesi paprastais naudoti pavyzdžiais. Išmokykite kompiuterį pridėti, atimti, Būlio operacijų, Fishers Iris užduočių ir net šachmatų judesių naudodami patogią programą NeoNeuro Data Mining!

Nustebsite, kaip duomenų gavyba, kaip vaikas, žingsnis po žingsnio mokosi šachmatų.

Skirtingai nuo neuroninių tinklų, „NeoNeuro Data Mining“ veikia greitai, gali atsakyti „nežinau“ į kai kuriuos klausimus ir susidoroja su daugiamatėmis užduotimis.

Funkcijos:

Aiškumas,

Didelis greitis,

Darbas su praleistomis vertybėmis,

Bendras algoritmas sprendžia įvairių tipų užduotis.

Programa gali pateikti vienos reikšmės atsakymą, kelis variantus arba atsakyti „nežinau“.

NeoNeuro Data Mining atsižvelgia į skirtingų parametrų tarpusavio ryšį: šachmatuose galima sujungti koordinates (vertikalią judėjimui IŠ ir vertikalią judėjimui I), finansinėje analizėje galima sujungti duomenis apie pinigus, kad būtų galima atskirti juos nuo ne pinigų. parametrus. Pavyzdžiui, atlyginimas ir mėnesinis kredito mokestis yra to paties dydžio pinigai, tačiau darbo vieta ir amžius yra kitų tipų matmenys (atributai). Neuroninių tinklų problema ta, kad atlyginimą, mėnesinį mokestį ir darbo vietą jie suvokia kaip tris skirtingas sąvokas. Tai didelis apribojimas, nustatytas duomenų gavyboje.

NeoNeuro duomenų gavybos mokymasis yra panašus į vaikų mokymąsi. Programa daro tas pačias žmogiškąsias klaidas, kurias galima pastebėti mokantis šachmatų.

„NeoNeuro Data Mining“ rekomenduojama ne tik studentų mokymo tikslais, bet ir sprendžiant sudėtingas duomenų gavybos užduotis atliekant mokslo tyrimus.

NeoNeuro Data Mining yra patogus, padedantis studentams suprasti šiuos kursus: dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis, neuroniniai tinklai ir skaitmeniniai duomenų gavybos metodai.

Dėl savo stiprių logikos ir geometrijos mokymosi įgūdžių, NeoNeuro Data Mining yra skirtas spręsti robotikos užduotis. Taip pat rekomenduojama analizuoti nestruktūrizuotus duomenis medicinos, finansų, biologijos srityse.