NeoNeuro Data Mining

ဖော်ပြချက်

အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဥပမာများဖြင့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကို လေ့လာပါ။ ပေါင်းထည့်၊ နုတ်၊ Boolean လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ Fishers Iris လုပ်ငန်းနှင့် အဆင်ပြေသော အပလီကေးရှင်း NeoNeuro Data Mining ဖြင့် စစ်တုရင်လှုပ်ရှားမှုများကို သင်ပေးပါ။

Data Mining သည် ကလေးတစ်ယောက်ကဲ့သို့ စစ်တုရင်ကို အဆင့်ဆင့် သင်ယူပုံကို သင်အံ့သြသွားလိမ့်မည်။

NeoNeuro Data Mining သည် အာရုံကြောပိုက်များနှင့်မတူဘဲ မြန်ဆန်စွာအလုပ်လုပ်သည်၊ အချို့မေးခွန်းများအတွက် 'I don't know' ကို ဖြေနိုင်ပြီး ဘက်ပေါင်းစုံမှ လုပ်ဆောင်ချက်များကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။

အင်္ဂါရပ်များ:

ကြည်လင်မှု၊

အရှိန်အလွန်မြန်သော,

လွဲချော်သောတန်ဖိုးများဖြင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း၊

သာမန် algorithm သည် မတူညီသော အလုပ်များကို ဖြေရှင်းပေးသည်။

ပရိုဂရမ်သည် တန်ဖိုးတစ်ခုတည်းအဖြေ၊ အမျိုးအစားများစွာ သို့မဟုတ် 'ငါမသိဘူး' ဟုပြန်ကြားနိုင်သည်။

NeoNeuro Data Mining သည် မတူညီသော parameters များကြား အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်- စစ်တုရင်တွင် ဒေါင်လိုက်များကို ချိတ်ဆက်နိုင်သည် (ဒေါင်လိုက်ရွှေ့ခြင်း FROM နှင့် TO ရွှေ့ရန် ဒေါင်လိုက်)၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ငွေမဟုတ်သော ဒေတာများကို ချိတ်ဆက်နိုင်သည် ကန့်သတ်ချက်များ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လစာနှင့် လစဉ်ခရက်ဒစ်အခကြေးငွေ နှစ်ခုစလုံးသည် တူညီသောအတိုင်းအတာငွေဖြစ်သည်၊ သို့သော် အလုပ်အကိုင်နှင့် အသက်အရွယ်သည် အခြားအမျိုးအစားများ၏ အတိုင်းအတာ (attributes) ဖြစ်သည်။ အာရုံကြောပိုက်ကွန်များ၏ ပြဿနာမှာ လစာ၊ လစဉ်ကြေးနှင့် အလုပ်နေရာတို့ကို မတူညီသော အယူအဆသုံးခုအဖြစ် ခံယူထားခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Data Mining တွင် ပြင်ဆင်ထားသော ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

NeoNeuro Data Mining ကို သင်ယူခြင်းသည် ကလေးများ၏ သင်ယူမှုနှင့် ဆင်တူသည်။ အပလီကေးရှင်းသည် စစ်တုရင်သင်ယူမှုတွင် မြင်တွေ့နိုင်သည့် တူညီသော လူသားအမှားများကို ပြုလုပ်သည်။

NeoNeuro Data Mining သည် ကျောင်းသားများကို သင်ကြားရခြင်း ရည်ရွယ်ချက်အတွက်သာမက သိပ္ပံသုတေသနတွင် ခက်ခဲသော ဒေတာတူးဖော်ခြင်း လုပ်ငန်းများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက်လည်း အကြံပြုထားသည်။

NeoNeuro Data Mining သည် အောက်ပါသင်တန်းများကို နားလည်ရန် ကျောင်းသားများအား ကူညီပေးရာတွင် အဆင်ပြေသည်- ဥာဏ်ရည်တု၊ စက်သင်ယူမှု၊ အာရုံကြောပိုက်ကွန်များနှင့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ဂဏန်းနည်းလမ်းများ။

၎င်း၏ခိုင်မာသောယုတ္တိဗေဒနှင့် ဂျီသြမေတြီသင်ယူမှုစွမ်းရည်ကြောင့် NeoNeuro Data Mining သည် စက်ရုပ်များတွင် အလုပ်များကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဆေး၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ဇီဝဗေဒတွင် ဖွဲ့စည်းပုံမဟုတ်သော အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်လည်း အကြံပြုထားသည်။