آموزش داده کاوی پایتون – مزایا و نحوه عملکرد آن

به آموزش داده کاوی پایتون برای یافتن اطلاعات پیش بینی شده و تجزیه و تحلیل این فرایند ، می توانید از آموزش های سایت فرادرس استفاده کنید تا بتوانند با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ، در کوتاه ترین زمان ممکن ، بازیابی دقیق داده ها را انجام دهند. برای بازیابی اطلاعات با پایتون فراگیری ماشین این می تواند بسیار مفید باشد زیرا بازیابی اطلاعات معمولاً با این الگوریتم در پایتون انجام می شود.

زبان برنامه نویسی پایتون یکی از کارآمدترین روش ها برای بازیابی اطلاعات است. پایتون به دلیل سادگی و تنوع در برنامه نویسی و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار محبوب است همچنین برنامه نویسان زیادی را به دلیل کتابخانه های زیاد و دسترسی آسان به آنها جذب می کند.

با گسترش علوم داده کاوی ، شرکت های مختلف سرمایه گذاری های بزرگی در این بخش از تجارت خود انجام داده اند ، زیرا می تواند پیشنهادات دقیق تر و بهتری را در ادامه روند رشد به شرکت ها ارائه دهد. همچنین ، این علم یکی از علوم مدرن است و هزینه های اضافی را کاهش می دهد. منتظر بقیه مقاله در سایت تک تیپ باشید.

بازیابی اطلاعات چیست؟

بازیابی اطلاعات چیست؟

بازیابی اطلاعات به معنی بدست آوردن اطلاعات مفید از حجم انبوه داده های خام است که به شرکت ها محیط رقابتی می دهد. به عبارت دیگر ، با فیلتر کردن داده های مفید ، زمان بررسی داده ها کاهش می یابد و فقط اطلاعات مفید در اختیار شما قرار می گیرد.

به موسسه خیریه مرجع کمک کنید

این اطلاعات شامل مدلهای معنی داری است که در داده ها وجود دارد. بنابراین ، هرچه حجم داده ها بیشتر و روابط بین آنها پیچیده تر باشد ، دسترسی به اطلاعات مفید در داده های خام دشوارتر می شود و بازیابی اطلاعات به عنوان وسیله ای برای یافتن اطلاعات درخواستی در اینجا منطقی خواهد بود.

الگوریتم های استخراج داده

الگوریتم های زیادی برای بازیابی اطلاعات وجود دارد و هر یک از آنها کاربردهای خاص خود را دارد و هدف خاصی را دنبال می کند. در زیر برخی از الگوریتم های شناخته شده را برای آشنایی با برخی از آنها ارائه می دهیم.

  • الگوریتم گروه بندی در این الگوریتم ، اطلاعات یکسانی را در قسمت های جداگانه ای به نام خوشه قرار می دهد و داده های یک خوشه شباهت های زیادی دارد. اعضای هر خوشه شباهت کمتری با اعضای خوشه های دیگر دارند.
  • شبکه عصبی این الگوریتم شامل صدها متغیر است که بسیار پیچیده است و چندین متغیر را همزمان در نظر می گیرد.
  • الگوریتم پیشینی الگوریتم Aperor یک روش کلاسیک برای قوانین وابستگی است و بر اساس پایگاه داده مورد استفاده برای معاملات است. همچنین یک الگوریتم از پایین به بالا است که سعی می کند زیرمجموعه ای از عناصر را که یک ویژگی مشترک دارند ، پیدا کند. هدف از این الگوریتم یافتن وابستگی بین خوشه های مختلف است.
  • پسرفت: تکنیکی که برای پیش بینی طیف وسیعی از اعداد مانند فروش ، دما و قیمت سهام بر اساس مجموعه ای خاص از داده ها استفاده می شود.

الگوریتم های دیگری نیز وجود دارد که هر یک کاربرد متفاوتی دارند که مهمترین آنها الگوریتم سری های زمانی ، درخت تصمیم گیری ، رگرسیون خطی ، رگرسیون منطقی ، گروه بندی زنجیره ای و موارد دیگر است.

رابطه استخراج داده ها و هوش مصنوعی

رابطه استخراج داده ها و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی این دستگاه توانایی مطالعه و تجزیه و تحلیل رویدادها را ندارد ، اما اطلاعات مورد نیاز برای حل مشکلات احتمالی را برنامه ریزی کرده و آنها را به سیستم ارسال می کند ، سپس از این داده ها و محاسبات برای حل مشکلات استفاده می کند.

ارتباط بین هوش مصنوعی و استخراج داده ها در این است که اگر یکی از این مناطق به درستی کار نکند ، سایر مناطق نتایج و الگوهای درستی را ارائه نخواهند کرد.

داده کاوی ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی سه علم اصلی توسعه شرکت های بزرگ امروزی هستند و علاوه بر تفاوت هایی که دارند ، ارتباط مستقیمی با یکدیگر دارند. پیشرفت های تکنولوژیکی و توسعه اینترنت در دنیای امروز تأثیر مستقیمی بر این سه علم داشته و ارتباط تنگاتنگی بین آنها ایجاد کرده است.

در واقع ، با استخراج داده ها از حجم زیادی از داده ها و اطلاعات ، می توانید الگوریتم های یادگیری ماشین مناسب را پیدا کرده و از هوش مصنوعی برای هوشمندسازی آنها استفاده کنید.

بازیابی اطلاعات چگونه کار می کند

استخراج داده شامل کشف و تجزیه و تحلیل بلوک های بزرگ اطلاعات برای جمع آوری الگوها و روندهای مهم است. از این روش می توان به روش های مختلفی مانند بازاریابی پایگاه داده ، مدیریت ریسک اعتباری ، تشخیص تقلب ، فیلتر هرزنامه ها و حتی تمایز احساسات و افکار کاربران استفاده کرد.

فرآیند بازیابی اطلاعات به پنج مرحله تقسیم می شود. سازمانها ابتدا داده ها را جمع آوری کرده و در انبارهای داده بارگذاری می کنند. سپس داده ها را روی سرورهای داخلی یا در ابر ذخیره و مدیریت می کنند. تحلیلگران تجاری ، تیم های مدیریتی و متخصصان فناوری اطلاعات به داده ها دسترسی دارند و نحوه سازماندهی داده ها را تعیین می کنند. سپس نرم افزار کاربردی داده ها را بر اساس نتایج کاربر مرتب می کند و در نهایت کاربر نهایی داده ها را در قالب ساده ای مانند نمودار یا جدول و درک کامل پارامترهای پروژه مانند شرایط فعلی کسب و کار ، اهداف اصلی مشاهده می کند.

مزایای داده کاوی

موفقیت در تجارت به این بستگی دارد که چگونه می توانید به سرعت بینش ها را از داده های بزرگ کشف کرده و آنها را در تصمیم گیری ها و فرآیندهای تجاری مشارکت دهید ، که می تواند به نتایج بهتری در شرکت شما منجر شود. با این حال ، مدیریت و استفاده از تمام این داده ها کمی دشوار است.

استخراج داده ها به کسب و کارها اجازه می دهد تا درک بهتری از گذشته و حال و پیش بینی های دقیق از آنچه در آینده رخ خواهد داد داشته باشند.

به عنوان مثال ، بازیابی داده ها می تواند به شما بگوید که کدام سرنخ ها بر اساس نمایه های کاربر قبلی به مشتریان سودآور تبدیل می شوند و با پیشنهاد خاصی مطابقت دارند. با این دانش ، می توانید بازده سرمایه گذاری (ROI) خود را با ارائه پیشنهاد خود به آن دسته از مشتریانی که احتمالاً پاسخ می دهند و مشتریان ارزشمند شما هستند که درآمد کسب می کنند ، افزایش دهید.

می توانید از بازیابی اطلاعات برای حل تقریباً هر مشکل تجاری که شامل داده است استفاده کنید ، از جمله:

  • افزایش درآمد
  • بخشها و ترجیحات مشتری را درک کنید
  • جذب مشتری جدید
  • فروش متقابل و فروش را بهبود بخشید
  • حفظ مشتری و افزایش وفاداری
  • افزایش بازده سرمایه گذاری کمپین های بازاریابی
  • تشخیص تقلب
  • شناسایی ریسک های اعتباری
  • نظارت بر شاخص های عملیاتی

با استفاده از تکنیک های داده کاوی ، تصمیمات می تواند بر اساس هوش تجاری واقعی باشد نه غریزه یا واکنش های احساسی و نتایج ثابتی را به ارمغان بیاورد که شرکت ها را از رقابت جلو می اندازد.

زیرا فناوری های پردازش داده در مقیاس بزرگ مانند فراگیری ماشین و هوش مصنوعی شرکتها به راحتی می توانند ترابایت داده را در چند دقیقه یا چند ساعت به جای روزها یا هفته ها استخراج کرده و در اختیار شرکت ها قرار دهند.

آینده استخراج داده ها

آینده داده کاوی و علم داده بسیار روشن است ، زیرا حجم داده ها دائما در حال افزایش است. تا سال 2020 ، جمع آوری داده های دیجیتالی ما از 4.4 zbytes به 44 zbytes افزایش می یابد و 1.7 مگابایت داده جدید به ازای هر نفر در هر ثانیه در کره زمین تولید می شود.

به عنوان مثال ، اینترنت اشیاء و فناوری ، ابزارهای حامل مانند ساعت های هوشمند ، افراد و دستگاه ها را به دستگاه های تولید کننده داده تبدیل کرده است که می توانند اطلاعات نامحدودی را از افراد و سازمان ها ارائه دهند.

نیاز به استخراج داده ها با پایتون

با توجه به حجم زیاد داده های امروزه ، دانش علم بازیابی داده ها و بازیابی اطلاعات با استفاده از پایتون ضروری است زیرا یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون بسیار آسان است و در حال حاضر یکی از محبوب ترین مهارت ها در جهان و مطالعه کتابخانه ها است. پایتون متفاوت در اکثر مشاغل علم داده ضروری است.

در واقع این زبان برنامه نویسی به دلیل انعطاف پذیری و سادگی در بازیابی اطلاعات بسیار قدرتمند و سریع است. آموزش پایتون برنامه های کاربردی بی شماری دارد. همچنین دارای کتابخانه های متنوعی است که سهولت استفاده از آن را افزایش می دهد.

برای حل مشکلات پیچیده در زمینه های مختلف بازیابی اطلاعات ، باید از یک زبان برنامه نویسی قدرتمند استفاده کرد. زبان پایتون به دلیل دارا بودن کتابخانه های گسترده و به روز در زمینه داده ها ، موقعیت خوبی را در بین متخصصان این حوزه به دست آورده است. علوم پایه.

کتابخانه های بازیابی اطلاعات پایتون

کتابخانه های بازیابی اطلاعات پایتون

همانطور که در آن زمان آموزش برنامه نویسی شما زبان پایتون را می شناسید ، دارای کتابخانه های زیادی است که توسعه برنامه را سرعت بخشیده و ساده می کند. کتابخانه های مختلفی برای بازیابی اطلاعات با پایتون ارائه شده است که باعث افزایش سرعت کار می شود. در زیر مهمترین کتابخانه ها برای بازیابی اطلاعات پایتون را شرح می دهیم.

1- کتابخانه Scipy

SciPy یک کتابخانه منبع باز است که برای محاسبات علمی و مهندسی در زبان برنامه نویسی پایتون ، بر اساس کتابخانه NumPy استفاده می شود و می تواند با آرایه های n-بعدی کار کند. این کتابخانه با الگوریتم گروه بندی K-means کار می کند.

2- کتابخانه دست و پا چلفتی

این کتابخانه اساسی ترین کتابخانه پایتون محسوب می شود که وظیفه آن ذخیره آرایه های سریال در حافظه است.

Numpy کتابخانه ای از زبان پایتون است که قسمت هایی از آن به این زبان نوشته شده است. اما بسیاری از قسمتهایی که باید سریع پردازش شوند با استفاده از زبانهای C ++ و C # با سرعت کم و بالا نوشته می شوند.

3- کتابخانه Matplotlib

Matplotlib یکی از مشهورترین کتابخانه های گرافیکی پایتون است. در واقع ، این یک ماژول است که برای تصویرسازی استفاده می شود و به شما امکان می دهد نتایج خود را به سرعت به نمودار تبدیل کنید. از این کتابخانه می توان برای نوشتن متون ساده استفاده کرد. سایر برنامه های موجود در این کتابخانه شامل استفاده در برنامه های وب سرور ، رابط های گرافیکی و پایتون است.

4- کتابخانه Gensim

این کتابخانه مسئول نمایه سازی اسناد و بازیابی اسناد بزرگ است و برای بازیابی اطلاعات با پایتون استفاده می شود.

بهترین آموزش برای بازیابی اطلاعات با پایتون

یکی از بهترین آموزش های بازیابی اطلاعات با پایتون را می توانید در وب سایت Faradres پیدا کنید. این سایت بصورت کامل آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین را نصب کنید که می توانید با توجه به نیاز خود از آن استفاده کنید.

این مجموعه انواع استخراج داده ها را با زبان های برنامه نویسی ارائه می دهد که دانش به روز و جدیدی را در مورد این دانش ارائه می دهند. همچنین آموزش بازیابی اطلاعات با پایتون تحت عنوان آموزش تجزیه و تحلیل داده ها و مرور با پایتون وی به طور کامل توسط استاد شیر افکن آموزش دیده است.

منبع

دیدگاه‌ها

پاسخی بگذارید

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