NeoNeuro Data Mining

Beskrivning

Lär dig datautvinning med lättanvända exempel. Lär datorn att lägga till, subtrahera, booleska operationer, Fishers Iris-uppgifter och till och med schackdrag med den praktiska applikationen NeoNeuro Data Mining!

Du kommer att bli förvånad över hur Data Mining lär sig schack steg för steg, som ett barn.

Till skillnad från neurala nät fungerar NeoNeuro Data Mining snabbt, kan svara "jag vet inte" på vissa frågor och klarar sig med flerdimensionella uppgifter.

Funktioner:

Klarhet,

Hög hastighet,

Att arbeta med missade värden,

Gemensam algoritm löser olika typer av uppgifter.

Programmet kan ge ett svar med ett värde, flera varianter eller svara "Jag vet inte".

NeoNeuro Data Mining tar hänsyn till kopplingen mellan olika parametrar: i schack är det möjligt att koppla koordinater (vertikalt för drag FROM och vertikalt för drag TO), i finansiell analys är det möjligt att koppla data om pengar för att skilja dem från icke-pengar parametrar. Till exempel är lön och månatlig kreditavgift båda samma dimension pengar, men anställningsort och ålder är dimensioner (attribut) för andra typer. Problemet med neurala nät är att de uppfattar lön, månadsavgift och anställningsort som tre olika föreställningar. Detta är en stor begränsning som är fixad i Data Mining.

Att lära sig NeoNeuro Data Mining liknar barns lärande. Applikationen gör samma mänskliga misstag som kan ses i schackinlärning.

NeoNeuro Data Mining rekommenderas inte bara för att eleverna ska undervisa utan också för att lösa svåra datautvinningsuppgifter inom vetenskaplig forskning.

NeoNeuro Data Mining är praktiskt för att hjälpa studenter att förstå följande kurser: artificiell intelligens, maskininlärning, neurala nät och numeriska metoder för datautvinning.

På grund av dess starka logik- och geometrikunskaper är NeoNeuro Data Mining designad för att lösa uppgifter inom robotik. Det rekommenderas också för analys av ostrukturerade data inom medicin, ekonomi, biologi.