خوارزميات تنقيب البيانات

المعلوماتية القانونية Law Informatics سيصدر قريبًا Coming Soon.. Prepared by: Dr. Mustafa Ebaid Research Topic:A New Line of Research that is Mixing Law, Mathematics and Computer Sciences Research Title:Law – Informatics(A) Law and Legislation Engineering (B) Law and Legislation Combinatorics Research Description: A new interesting creative line of research that is mixing Law, Mathematics and […]

ما هو تنقيب البيانات المعقدة تُستخدم الخوارزميات وتقنيات تحليل وتنقيب البيانات المعقدة في مجالات عديدة تزداد اتساعًا يوميًا وتزداد معها التحديات في مواجهة أنواع البيانات المتعددة والأكثر تعقيدًا، كما تتنوع اتجاهات بحوث التنقيب وفقًا لتنوع وتعدد تلك المجالات، ويزداد استخدامها في هذا العصر في مجال الذكاء الاصطناعي الذي يهدف إلى تسهيل الحياة اليومية للبشر في

ملخص المحتوى شرح وتبسيط أسلوب التصنيف باستخدام خوارزمية الجار الأقرب والطرق المختلفة لتطبيقها واستخداماتها في المجالات المتعددة. وشرح مفهوم الثقة في نتائج الاستكشاف الذي يتم التوصل إليه باستخدام الخوارزمية. خوارزمية الجار الأقرب تعتبر خوارزمية الجار الأقرب (بالإنجليزية: Nearest Neighbor Algorithm) من تقنيات التنقيب في البيانات. وهي من خوارزميات التصنيف والتنبؤ التي تهدف للتنبؤ عن طريق

ملخص المحتوى شرح وتبسيط نظرية الاحتمالات أو النظرية الافتراضية واستخدامها في خوارزميات التصنيف في تنقيب البيانات مع توضيح الخطوات العملية بالأمثلة التطبيقية المبسطة المستخدمة في التصنيف باستخدام نظرية الاحتمالات. المقصود بـ التصنيف باستخدام نظرية الاحتمالات التصنيف باستخدام نظرية الاحتمالات أو النظرية الافتراضية، هي طريقة تصنيف إحصائية وتعتمد فكرتها على بناء الاحتمالات، وذلك من خلال التنبوء

مفهوم الأنماط النادرة والأنماط السلبية إن جميع قواعد التبعية والارتباط والأنماط المتكررة التي يتم استكشافها هي تلك التي ترتفع فيها معدلات التكرار في قواعد البيانات، ومع ذلك فقد يكون من الشيق أيضًا أن يتم استكشاف الأنماط قليلة التكرار بدلا من الأنماط كثيرة التكرار، أو استكشاف الأنماط التي تعكس علاقة ارتباط عكسية بين المتغيرات المختلفة، وهذه

ما هي شجرة القرار إن خوارزمية شجرة القرار (بالإنجليزية: Decision Tree) هي نموذج استكشافي يظهر على شكل شجرة، كما يعبر اسمها. وبشكل دقيق يمثل كل فرع من فروع الشجرة سؤالا تصنيفيًا. وتمثل أوراق الشجرة أجزاء من قاعدة البيانات تنتمي للتصنيفات التي تم بنائها. ويكثر استخدام خوارزميات أشجار القرار في الذكاء الاصطناعي، نظرًا لما توفره من

ملخص المحتوى شرح وتبسيط مفهوم خوارزميات الشبكات العصبية وطريقة عملها وكيف يتم استخدامها في التنبؤ مع التوضيح بالأمثلة. شرح كيف يتم بناء خوارزمياتها وطبيعة العقد المخفية فيها ودورها في تطوير وتحديث الخوارزمية. مفهوم الشبكات العصبية تعتبر خوارزميات الشبكات العصبية أو (بالإنجليزية: Neural Networks) هي وأشجار القرار من أهم خوارزميات تنقيب البيانات. وذلك نظرًا للنتائج الدقيقة

الملخص شرح وتبسيط مفهوم قواعد الارتباط متعددة المستويات وتعدد المستويات في الأنماط وقواعد الارتباط والتبعية المستكشفة باستخدام أمثلة تطبيقية من الواقع العملي. توضيح فوائد استشكاف قواعد الارتباط متعددة المستويات والحاجة لها، وطرق استكشافها وسبل أو طرق تقييمها. شرح كيفية تمييز القواعد المفيدة وغير المفيدة من قواعد الارتباط متعددة المستويات. مفهوم تعدد المستويات في قواعد الارتباط

ملخص المحتوى شرح وتبسيط مفهوم القيم المتطرفة والفائدة من تنقيب القيم المتطرفة في قواعد البيانات، وتطبيقاتها في الواقع العملي في المجالات المختلفة. شرح طرق تنقيب واستكشاف القيم المتطرفة والتعبير عنها بالرسم البياني، وبيان أنواعها المختلفة. القيمة المتطرفة العامة أو الاعتيادية، والقيم الخاصة أو الفردية، والقيم المتطرّفة الجماعية، وفي البيانات عالية الأبعاد. مفهوم القيم المتطرفة القيم

الملخص شرح مفهوم خوارزميات التحليل العنقودي أو التجزئة العنقودية أو (بالإنجليزية: Cluster Analysis Algorithms) والفرق بينها وبين خوارزميات التصنيف والتنبؤ. استعراض أساليب التحليل العنقودي وتقنياتها واستخداماتها في مختلف التخصصات أو المجالات. شرح أسلوب التحليل العنقودي بطريقة التقسيم، والتحليل العنقودي بطريقة التجزئة الهرمية بنوعيها التشققية أو التجميعية. شرح أساليب التحليل العنقودي عالي الأبعاد باستخدام الأمثلة التوضيحية