NeoNeuro Data Mining

Beskrivelse

Lær datautvinning med enkle eksempler. Lær datamaskinen å legge til, trekke fra, boolske operasjoner, Fishers Iris-oppgaver og til og med sjakktrekk med praktisk applikasjon NeoNeuro Data Mining!

Du vil bli overrasket over hvordan Data Mining lærer sjakk trinn for trinn, som et barn.

I motsetning til nevrale nett fungerer NeoNeuro Data Mining raskt, kan svare 'jeg vet ikke' på noen spørsmål og klarer seg med flerdimensjonale oppgaver.

Funksjoner:

klarhet,

Høy hastighet,

Arbeide med tapte verdier,

Felles algoritme løser ulike typer oppgaver.

Programmet kan gi et svar med én verdi, flere varianter eller svare 'jeg vet ikke'.

NeoNeuro Data Mining tar hensyn til sammenkoblingen mellom forskjellige parametere: i sjakk er det mulig å koble koordinater (vertikalt for trekk FRA og vertikalt for trekk TIL), i finansiell analyse er det mulig å koble data om penger for å skille dem fra ikke-penger parametere. For eksempel er lønn og månedlig kredittavgift begge de samme dimensjonene penger, men arbeidssted og alder er dimensjonene (attributtene) til andre typer. Problemet med nevrale nett er at de oppfatter lønn, månedshonorar og arbeidssted som tre forskjellige forestillinger. Dette er en stor begrensning som er løst i Data Mining.

Læring av NeoNeuro Data Mining ligner på barns læring. Applikasjonen gjør de samme menneskelige feilene som kan sees i sjakklæring.

NeoNeuro Data Mining anbefales ikke bare for elevenes undervisning, men også for å løse vanskelige data mining-oppgaver i naturvitenskapelig forskning.

NeoNeuro Data Mining er praktisk for å hjelpe studentene med å forstå følgende kurs: kunstig intelligens, maskinlæring, nevrale nett og numeriske metoder for datautvinning.

På grunn av sin sterke logikk- og geometrilæringsevne, er NeoNeuro Data Mining designet for å løse oppgaver innen robotikk. Det anbefales også for analyse av ikke-strukturerte data innen medisin, finans, biologi.