Application of neural networks to data mining
العناوين الأخرى
تطبيقات الشبكات العصبية في التنقيب عن البيانات
المؤلف
Kovacheva, Zlatinka Svetoslavova
المصدر
Sultan Qaboos University Journal for Science
العدد
المجلد 2007، العدد 12 (31 ديسمبر/كانون الأول 2007)، ص ص. 121-141، 21ص.
الناشر
جامعة السلطان قابوس كلية العلوم
تاريخ النشر
2007-12-31
دولة النشر
سلطنة عمان
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
التنقيب في البيانات هو علم مهم لاستخلاص المعلومات من البيانات و الأرقام التي في الأغلب لا تكون مفهومة لمعظم الناس بحيث يتم استخلاص المعلومات و تقديمها بلغة سهلة و مفهومة.
كما يقوم تنقيب البيانات باستخدام البيانات الحالية المتوفرة لاستنباط بيانات جديدة تستخدم لعمل التوقعات حول حقل معين.
الشبكات العصبية أيضا تستخدم كأداة تحليل تكون مصممة لبناء النماذج التفسيرية و في الوقت الحالي توجد شبكات عصبية تقوم باستخدام عمليات حسابية معقدة بشكل مباشر لتساهم في عملية بناء النماذج التفسيرية حيث أن آخر تطورات البحث في الشبكات العصبية تجعلها قريبة جدا من تعريف التنقيب في البيانات فهي أيضا تقوم باستخلاص المعلومات من البيانات الغامضة لتقدمها بمصطلحات واضحة و مفهومة للجميع.
الهدف الأساسي من هذه المراجعة هو مقارنة الشبكات العصبية بغيرها من أساليب تنقيب البيانات و لعرض بعض الأمثلة و التطبيقات لدور الشبكات العصبية في تنقيب البيانات على الواقع.
الملخص EN
Data Mining accomplishes nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information of data.
The aim of data mining is to discover knowledge out of data and present it in a form that is easily comprehensible to humans.
Neural Networks are analytic techniques capable of predicting new observations from other observations after executing a process of so-called learning from existing data.
Neural Network techniques can also be used as a component of analyses designed to build explanatory models.
Now there is neural network software that uses sophisticated algorithms directly contributing to the model building process.
The latest developments in research on neural networks bring them much closer to the ideal of data mining : knowledge out of data in understandable terms.
The main goal of the review is to compare neural networks with other techniques for data mining and to overview some examples of application of neural networks to data mining processes in practice.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kovacheva, Zlatinka Svetoslavova. 2007. Application of neural networks to data mining. Sultan Qaboos University Journal for Science،Vol. 2007, no. 12, pp.121-141.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-26422
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kovacheva, Zlatinka Svetoslavova. Application of neural networks to data mining. Sultan Qaboos University Journal for Science No. 12 (2007), pp.121-141.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-26422
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kovacheva, Zlatinka Svetoslavova. Application of neural networks to data mining. Sultan Qaboos University Journal for Science. 2007. Vol. 2007, no. 12, pp.121-141.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-26422
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 140-141
رقم السجل
BIM-26422
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر