Läs data mining med lättanvända exempel. Lär dator för att addera, subtrahera, Booleska operationer, Fishers Iris uppgift och även schackdrag med praktisk tillämpning NeoNeuro Data Mining!
Du kommer att bli förvånad över hur Data Mining lär schack steg för steg, som ett barn.
Till skillnad från neurala nät NeoNeuro Data Mining arbetar snabbt kan svara "jag vet inte" på några frågor och förvaltar med flerdimensionella uppgifter.
Funktioner:
Klarhet,
Hög hastighet,
Arbeta med missade värden,
Gemensam algoritm löser olika typer av uppgifter.
Programmet kan ge ett enda värde svar, flera varianter eller svara "jag vet inte".
NeoNeuro Data Mining tar hänsyn till samtrafik mellan olika parametrar: i schack är det möjligt att ansluta koordinater (vertikala för flytten från och vertikala för att flytta till), är det möjligt att ansluta uppgifter om pengar för att skilja dem från icke-pengar i finansiell analys parametrar. Till exempel, lön och månatliga kreditavgift båda är samma dimension pengar, men anställningsort och ålder är dimensionerna (attribut) av 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 fast i Data Mining.
Inlärning av NeoNeuro Data Mining liknar childs lärande. Applikationen gör samma mänskliga misstag som kan ses i schack lärande.
NeoNeuro Data Mining rekommenderas inte bara för att eleverna undervisning men också för att lösa svåra data mining uppgifter vetenskaplig forskning.
NeoNeuro Data Mining är praktiskt för att hjälpa eleverna att förstå följande kurser: artificiell intelligens, maskininlärning, neurala nät och numeriska metoder för datautvinning.
På grund av dess starka logik och geometri inlärningsförmåga, är NeoNeuro Data Mining utformad för att lösa uppgifter i robotik. Det rekommenderas också för analys av icke-strukturerade data inom medicin, ekonomi, biologi
Vad är nytt i den här versionen.
Chess rör lärande, bättre användargränssnitt.
Kommentarer hittades inte