تنقيب البيانات

ملخص المحتوى المعلوماتية الحيوية – شرح وتبسيط مفهومها وأهدافها، نطاقها وتطبيقاتها وحدودها وخوارزمياتها، قواعد البيانات البيولوجية الأولية والثانوية والمتخصصة. ما هي المعلوماتية الحيوية المعلوماتية الحيوية (بالإنجليزية Bioinformatics) هي مجال بحث متعدد التخصصات يجمع بين علوم الكمبيوتر والرياضيات والعلوم البيولوجية. توجد مجموعة متنوعة من التعريفات في الأدبيات وعلى شبكة الإنترنت العالمية للمعلوماتية الحيوية؛ بعضها أكثر شمولية […]

وصف خطة دورة تدريب تنقيب البيانات – Data Mining Training Course

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

ملخص المحتوى التصوير البكسلي للبيانات التصوير البكسلي للبيانات (بالإنجليزية: Pixel-Oriented Visualization) هي طريقة سهلة للتعبير المرئي عن البيانات أو التصوير المرئي للبيانات (بالإنجليزية: Data Visualization)، ويتم فيها استخدام التنقيط البكسلي Pixel الذي يخصص نقطة سوداء واحدة لكل وحدة من وحدات القياس للبيانات التي يتم التعبير عنها. وكلما زادت قيمتها يزداد عدد النقاط السوداء المستخدمة في

ملخص المحتوى مقدمة عن مستودعات البيانات وتعريف مستودع البيانات، الاختلافات بين أنظمة قواعد البيانات التشغيلية ومستودعات البيانات، والحاجة إلى استخدام مخازن البيانات لتحليل البيانات، بدلا من إجراء التحليل مباشرة على قواعد البيانات التقليدية. عرض بنية مستودع البيانات، ثلاثة نماذج لمخازن البيانات – نموذج المؤسسة، ومركز البيانات، والمستودع الافتراضي. الأدوات المساعدة الخلفية لتخزين البيانات، مثل الاستخراج

مفهوم تشابه واختلاف البيانات في معظم تقنيات تحليل وتنقيب البيانات، مثل خوارزمية التحليل العنقودي وخوارزمية الجار الأقرب، تظهر الحاجة إلى قياس تشابه واختلاف البيانات من أجل تقييم مدى التشابه والاختلاف فيما بين البيانات. مثلا قد يحتاج أحد المراكز التجارية إلى تجزئة زبائنه إلى مجموعات ذات خصائص مميزة، كأن يقوم بتجميع الزبائن المتشابهين في الدخل أو

ما هو برنامج Orange أحد أدوات تنقيب البيانات برنامج Orange من الأدوات المتخصصة في تنقيب البيانات وهو يعتبر بيئة برمجية شاملة مفتوحة المصدر توفر أدوات وتقنيات التنقيب في قواعد البيانات وتعلم الآلة أو (بالإنجليزية Machine Learning). وقد تم تطوير البرنامج في مختبر المعلوماتية الحيوية بكلية علوم الكمبيوتر والمعلومات، جامعة ليوبليانا، سلوفينيا. برنامج Orange هو برنامج