Application of neural networks to data mining

Other Title(s)

تطبيقات الشبكات العصبية في التنقيب عن البيانات

Author

Kovacheva, Zlatinka Svetoslavova

Source

Sultan Qaboos University Journal for Science

Issue

Vol. 2007, Issue 12 (31 Dec. 2007), pp.121-141, 21 p.

Publisher

Sultan Qaboos University College of Science

Publication Date

2007-12-31

Country of Publication

Oman

No. of Pages

21

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

Abstract 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.

Abstract 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.

American Psychological Association (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

Modern Language Association (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

American Medical Association (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

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 140-141

Record ID

BIM-26422