چارچوبی برای استخراج، تشخیص و پیشبینی در پایگاه داده بزرگ با الگوریتم جنگل تصادفی

توضیحات

در این تحقیق چارچوبی مبتنی بر استخراج، تشخیص و پیش­بینی در پایگاه داده­ های بزرگ با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی در حوزه پزشکی و بهبود درمان بیماران ارائه شده است. در روش ارائه شده در این تحقیق ابندا بر اساس نیازمندی ­های تعریف شده آماده ­سازی و پیش ­پردازش داده انجام شده است سپس داده ­ها بر اساس نیازها و اهداف مشخص، استخراج شده و در گام بعدی خوشه ­بندی انجام شده است. خوشه ­بندی بر اساس سه سطح و برای آماده کردن داده یادگیر انجام شده است(داده کاوی، جنگل تصادفی، یادگیری ماشین، خوشه بندی) استخراج دانش مورد نیاز از حجم انبوه از داده ­های در حال تولید برای کاهش هزینه ­ها و تسریع در روند سرویس ­دهی به یک تکنیک و ضرورت مبدل شده است. صنایع مختلف، سازمان­ ها و شرکت­ های بزرگ در ارائه سرویس ­های خود از این راه­کار استقبال و به یک ابزار مهم متکی شده ­اند همجنین برای پیشبرد اهداف خرد و کلان خود سرمایه­ گذاری و تحقیقات زیادی انجام می­ دهند، محققین و دانشمندان فعال در این حوزه گام­ های بلندی را در راستای استخراج، تشخیص و پیش­بینی در پایگاه داده ­های بزرگ برداشته ­اند یکی از صنایع خیلی ضروری در این حوزه صنعت پزشکی است روش ­ها و تکنیک­ های مختلفی در این زمینه ارائه شده است (داده کاوی، جنگل تصادفی، یادگیری ماشین، خوشه بندی)…

تمامی تحقیقات و پایان نامه های موجود در سایت قابلیت شبیه سازی توسط تیم سیب دانش را دارد از جمله فعالیت های دیگر سیب دانش انجام پایان نامه، انجام شبیه سازی، انجام سمینار دانشجویی، انجام پاورپوینت دفاع، مقاله، دیتاست، ارائه تحقیقات علمی برای اخذ خدمت سربازی و دیگر تحقیقات علمی و غیره می باشد. لطفا از طریق راه های ارتباطی با ما در ارتباط باشید…