داده کاوی با پایتون

کیفیت داده‌ها کلید موفقیت هر سازمانی است. اگر داده‌های خوبی ندارید، اساساً در حال پرواز کور هستید. در این حالت، قبل از اینکه متوجه شوید، بهره‌وری ضربه می‌زند، سیستم‌ها از کار می‌افتند و هزینه‌ها شروع به افزایش می‌کنند. برای مبارزه با این مسائل و افزایش کیفیت داده‌های خود، یکی از مؤثرترین استراتژی‌ها، نرمال سازی داده است. نرمال سازی داده‌ها یک فرایند همه‌کاره با هدف به‌حداقل‌ رساندن خطاها و ناسازگاری‌ها در داده‌ها است که می‌تواند کارایی و دقت سیستم‌های داده را به میزان قابل‌ توجهی تضعیف کند. این کار افزونگی را کاهش می‌دهد و داده‌ها را استاندارد می‌کند تا یکپارچگی و سازگاری [...]

همه ما می‌دانیم که وقتی اشتباهات تایپی تصادفی، اطلاعات قدیمی، فهرست‌های تکراری و سایر اشتباهات به داده‌های ارزشمند ما نفوذ می‌کنند، چقدر خسته‌کننده است. این خطاها باعث سردرگمی می‌شود و می‌تواند منجر به مشکلات مهمتری در مسیر شود. اینجاست که پاکسازی داده‌ها وارد می‌شود. مرتب کردن داده‌ها، رفع خطاها و ناهماهنگی‌ها به شما امکان می‌دهد بر تجزیه و تحلیل‌هایی تمرکز کنید که برای کسب‌وکار شما ارزش ایجاد می‌کند. در این مقاله بررسی می‌کنیم که چگونه پاکسازی داده، مجموعه ‌داده‌ها را بهبود می‌بخشد و تجزیه‌وتحلیل قابل اعتماد را فعال می‌کند. 1# پاکسازی داده چیست؟ پاکسازی داده‌ها فرایند اصلاح یا حذف داده‌های [...]

داده پرت چیستداده پرت به عنوان ناهنجاری فریبنده‌ای عمل می‌کند که اغلب بینش عمیقی را در مجموعه‌ای از داده‌ها در خود جای داده است. علی‌رغم این که داده‌های پرت به عنوان نقاط داده اشتباه ظاهر می‌شوند، این نوع از داده‌ها دارای پتانسیل ارائه افشاگری‌های ارزشمند در مورد فرآیندهای اساسی یا آشکارسازی خطاهای بالقوه در جمع آوری داده‌ها هستند. در این مقاله به بررسی موارد زیر خواهیم پرداخت: داده پرت چیست؟ کاربرد داده پرت چیست؟ در تجزیه و تحلیل، نقش داده پرت چیست؟ نحوه پیدا کردن داده پرت نحوه برخورد با داده پرت علل ایجاد داده پرت چیست؟ راه‌های جلوگیری از [...]

یادگیری ماشین، ترکیبی شگفت‌انگیز از علم کامپیوتر و آمار، مرسوم‌ترین فناوری در تکنولوژی امروزی است که به‌ عنوان زیرشاخه هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. با گذشت زمان، یادگیری ماشین شاهد پیشرفت‌های باورنکردنی بوده است. یکی از الگوریتم‌های برجسته در حوزه یادگیری ماشین، جنگل تصادفی است. جنگل‌های تصادفی یا درخت‌های تصمیم تصادفی تیمی مشترک از درخت‌های تصمیم‌گیری هستند که با هم کار می‌کنند تا یک خروجی واحد را ارائه دهند. Random Forest که در سال 2001 از طریق Leo Breiman آغاز شد، به سنگ بنای علاقه‌مندان به یادگیری ماشین تبدیل شده است. در این مقاله به بررسی اصول و روش پیاده‌سازی الگوریتم جنگل [...]

اگر یک دولوپر یا توسعه دهنده پایتون باشید که به دنبال ارتقای جعبه ابزار هوش مصنوعی خود هستید، پس یک بلیط طلایی برای توسعه راه حل‌های یادگیری ماشینی به صورتی قدرتمند دارید. استفاده از کتابخانه sci-kit learn بلیط برنده شما است. این کتابخانه، فرآیندهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی را بسیار ساده‌تر خواهد کرد. زمانی که برای اولین بار از این کتابخانه استفاده می‌کنید، برای زمانی که قبلاً برای آماده سازی داده‌های خود برای یادگیری ماشین صرف می‌کردید، حتماً غبطه خواهید خورد. در این مقاله به بررسی کتابخانه sci-kit learn، مفاهیم اولیه آن، قابلیت‌های آن، کاربردهای کتابخانه sci-kit learn، [...]

کسب‌وکارها می‌توانند از ابزارهای آماری مانند تحلیل انواع رگرسیون برای کمک به ارزیابی رابطه بین دو متغیر استفاده کنند. ممکن است شما بخواهید از تجزیه و تحلیل رگرسیون برای تعیین تاثیر افزایش قیمت یک محصول بر تعداد افراد خریدار آن محصول یا تاثیر آب و هوا بر تصمیمات خرید مخاطبان، استفاده کنید. درک تحلیل رگرسیون می‌تواند به شما کمک کند تا تصمیمات تجاری موثرتری برای شرکتی که در آن کار می‌کنید یا تیم خود بگیرید. در این مقاله، تحلیل انواع رگرسیون را بررسی می‌کنیم، کاربرد و مزایای آن‌ها را ارائه می‌دهیم و توضیح می‌دهیم که چگونه تحلیل رگرسیون را برای بهینه‌سازی [...]

در داده کاوی هوش مصنوعی، پرسپترون رایج‌ترین اصطلاحی است که برای همه افراد استفاده می‌شود. این مرحله اولیه برای فناوری‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که شامل مجموعه‌ای از وزن‌ها، مقادیر ورودی یا امتیازات و یک آستانه است. پرسپترون به‌عنوان یک مدل ریاضی ساده و در عین حال قدرتمند راه را برای شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشینی مدرن هموار کرده است‌. در ابتدا، در اواسط قرن 19، آقای فرانک روزنبلات، Perceptron را برای انجام محاسبات خاص برای شناسایی قابلیت‌های داده‌های ورودی یا هوش تجاری اختراع کرد. Perceptron یک الگوریتم یادگیری ماشین خطی است که برای یادگیری نظارت‌شده برای طبقه‌بندی‌ عملگرهای باینری مختلف استفاده می‌شود. [...]

 یکی از انواع کتابخانه های مورد استفاده در برنامه های پایتونی کتابخانه matplotlib است که در سال 2002، جان هانتر (John Hunter) آن را معرفی کرد. این زیست شناس عصبی، اولین بار از این کتابخانه به منظور ترسیم داده های مربوط به فعالیت های الکتریکی در مغز بیمارانی که دچار صرع بودند، استفاده کرد و از آن زمان به بعد این کتابخانه در زمینه های مختلفی به کار گرفته شد و به مرور در سر تا سر دنیای فناوری به عنوان یک ابزار محبوب، شناخته شد. بسیاری از سازمان ها از کتابخانه matplotlib، به منظور ساده سازی داده های پیچیده [...]

 در دنیای دیجیتال امروز، داده‌ها به عنوان سرمایه‌های ارزشمندی شناخته می‌شوند که می‌توانند دریچه‌ای به سوی بینش‌های عمیق و فرصت‌های نوین باز کنند. اما برای رسیدن به این بینش‌ها، نیازمند ابزارهایی هستیم که قادر به مدیریت و تحلیل داده‌های پیچیده باشند. در این میان، کتابخانه پانداس در زبان برنامه‌نویسی پایتون، مانند چراغی در تاریکی می‌درخشد و راه را برای تحلیل‌گران داده هموار می‌سازد. این مقاله به سوال کتابخانه پانداس چیست پاسخ می‌دهد و به شما می‌آموزد که چگونه با استفاده از پانداس، می‌توانید داده‌های خود را به گنجینه‌ای از اطلاعات تبدیل کنید و از آن‌ها برای رسیدن به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه [...]

در دنیای بررسی و تحلیل داده های کلان، نیاز به استفاده از ابزارهای مختلف برای دسته بندی کردن داده ها به چشم می خورد که یکی از مهم ترین آن ها الگوریتم بیز ساده است. این الگوریتم یکی از ده ها روش طبقه بندی داده ها به صورت خودکار و با استفاده از یادگیری ماشینی است که در علومی مانند داده کاوی استفاده می شود. در این مقاله به بررسی الگوریتم بیز ساده، انواع طبقه بندی کننده های این الگوریتم، کاربردهای آن و نکات مهمی در مورد الگوریتم بیز ساده می پردازیم. 1# الگوریتم بیز ساده چیست؟ الگوریتم بیز ساده بخشی [...]