یادگیری ماشین

عنوان پایان نامه: یادگیری ماشین (Machin learning)

پروژه پایانی دوره کارشناسی - رشته مهندسی نرم افزار

قالب بندی: word

تعداد صفحات: 172

فهرست مطالب:

1. فصل 1 یادگیری ماشین

1-1 چکیده

1-2 یادگیری چیست؟

1-3 نگاهی به فردا

1-4 یادگیری ماشین

1-4-1 هدف

1-5 ماشین یادگیرنده

1-5-1 روند تکاملی ماشین های یادگیرنده

1-5-2 انواع ماشین های یادگیرنده

1-5-3 اجزاء ماشین های یادگیرنده

1_5_4 مشکلات ماشین های یادگیرنده

1-6 روشهای یادگیری عامل

1-7 مسائل اساسی یادگیری

1-8 روند عملیاتی

1-9 قوانین یادگیری

1-9-1 روش AQ11

1-9-2روش CN2

1-9-3 درخت تصمیم

1-10 طراحی یک سیستم یادگیری

1-10-1 انتخاب Training Experience

1-10-2 انتخاب تابع هدف

1-10-3 انتخاب نحوه نمایش تابع هدف

1-10-4 انتخاب الگوریتم شبیه سازی

1-10-5 طراحی نهایی

1-11 کاربردهای ماشین های یادگیرنده

1-12 تکنیک های یادگیری ماشین

1-12-1 درخت تصمیم گیری

1-12-2 شبکه های عصبی

1-12-3 منطق فازی

1-12-4 یادگیری از طریق منطق مخاسباتی

1-12-5 محاسبات تکاملی

1-12-5-1 الگوریتم ژنتیک

1-12-6 یادگیری تقویتی

 فصل 2 داده کاوی

مقدمه

2-1 تعریف تئوریک از داده کاوی

2-2 جایگاه داده کاوی

2-2-1 چند واقعیت

2-3 مراحل یک فرایند داده کاوی

2-4 پایه های یک فرایند داده کاوی

2-5 کاربردهای داده کاوی

2-6 مقوله کاهش ابعاد داده

2-6-1 پروسه کشف دانش از پایگاه داده

2-6-2 ویژگی های KDD

2-6-3 استخراج داده ها

2-6-4 آماده کردن داده ها

2-6-5 مهندسی داده ها

2-6-6 مهندسی الگوریتم و تعیین استراتژی های کاوش

2-7 زبان های پرسشی داده کاوی

2-8 کلاسه بندی و پیشگویی داده ها

2-8-1 انواع روشهای کلاسه بندیگ

2-8-2 مراحل یک الگوریتم کلاسه بندی

2-8-3 ارزیابی روشهای کلاسه بندی

2-9 خوشه بندی

2-9-1 تعریف فرایند خوشه بندی

2-9-2 کیفیت خوشه بندی

2-9-3 روش ها و الگوریتم های خوشه بندی

2-9-4 دسته بندی ویژگی های الگوریتم های خوشه بندی

2-10 داده کاوی با استفاده از استنتاج و یادگیری بیزی

2-10-1 تئوری بیز

2-10-2 اصل طول توصیف مینیمم

2-10-3 الگوریتم Gibbs

2-10-4 طبقه بندی ساده بیزی

2-10-5 تخمین زدن احتمالات

2-10-6 الگوریتم EM

نتیجه گیری

 فصل 3 شبکه های عصبی

مقدمه

3-1 تاریخچه

3-2 ایده پیدایش شبکه های عصبی

3-3 پباهن با مغز

3-4 روش کار نرون ها

3-5 مدل ریاضی

3-6 پیاده سازی های الکترونیکی نرون ها مصنوعی

3-7 عملیات شبکه های عصبی

3-8 آموزش شبکه های عصبی

3-9 آموزش تطبیقی

3-10 تفاوت شبکه های عصبی با روش های محاسباتی متداول و سیستم های خبره

3-11 انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

3-11-1 باناظر

3-11-2 تشدیدی

3-12 زمینه‌ای در مورد perceptron

3-12-1 قدرت protron

3-12-2 دنباله های protron

3-13 قضیه بنیادی دنباله ها

3-14 کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی

3-15 مزیت شبکه های عصبی

3-16 قوانین فعال سازی

نتیجه

 فصل 4 الگوریتم ژنتیک

مقدمه

4-1 الگوریتم ژنتیک چیست؟

4-2 طبیعت ایده اولیه

4-3 رابطه تکامل طبیعی با هوش مصنوعی

4-4 چارچوب کلی الگوریتم های ژنتیک

4-4-1 شرط پایان الگوریتم

4-5 روش های نمایش

4-6 عملگرهای الگوریتم ژنتیک

4-6-1 تابع سازگاری

4-6-2 انتخاب

4-6-3 CrossOver

4-6-4 موتاسیون ( جهش )

4-6-5 جایگزینی

4-7 مزایا و معایب

4-8 کاربردهای الگوریتم ژنتیک

4-8-1 نمونه ای از کاربرد در مسائل بهینه سازی مهندسی نفت

4-8-2 کاربرد الگوریتم ژنتیک در شبکه های عصبی

4-8-3 هایپر هیوریستیک

4-9 روند الگوریتم ژنتیک با یک نمونه ساده

نتیجه

پایان نامه داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری

دسته: مهندسی فناوری اطلاعات, مهندسی کامپیوتر

عنوان پایان نامه : پایان نامه داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری

قالب بندی : PDF

قیمت: 2800 تومان

فهرست :

فصل اول

مقدمه

شرح و بیان مسئله

هدف تحقیق

اهمیت و کاربرد نتایج تحقیق

محدودیت

تعریف عملیاتی واژگان

فصل دوم : مفاهیم داده کاوی

تاریخچه

موضوع داده کاوی چیست؟

تعاریف داده کاوی

تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری

کاربرد های داده کاوی

چند مثال در مورد مفهوم داده کاوی

مراحل داده کاوی

مرحله اول: Business Understanding

مرحله دوم: Data Understanding

جمع آوری داده ها

بحث شرح و توصیف داده ها

مرحله سوم: Data Preparation

Data selecting :انتخاب داده

مرحله چهارم: Modelling

مرحله پنجم: Evaluation

مرحله ششم: Deployment

مفاهیم اساسی در داده کاوی

Bagging

Boosting

MetaLearning

عناصر داده کاوی

تکنیک های داده کاوی

دسته بندی

خوشه بندی

رگرسیون گیری

تجمع وهمبستگی

درخت تصمیم گیری

الگوریتم ژنتیک

شبکه های عصبی مصنوعی

گام نهایی فرآیند داده کاوی،گزارش دادن است

تکنولوژی های مرتبط با داده کاوی

انبار داده

OLAP

محدودیت ها

فصل سوم : کاربرد داده کاوی در پزشکی

داده کاوی در عرصه سلامت

استراتژی های داده کاوی

نمونه هایی از کاربرد داده کاوی در سلامت

شرح مختصر:

امروزه در دانش پزشکی جمع آوری داده های فراوان در مورد بیماری های مختلف از اهمیت فراوانی برخوردار است. مراکز پزشکی با مقاصد گوناگونی به جمع آوری این داده ها می پردازند . تحقیق روی این داده ها و به دست آوردن نتایج و الگوهای مفید در رابطه با بیماری ها ،یکی از اهداف استفاده از این داده ها است . حجم زیاد این داده ها و سردرگمی حاصل از آن مشکلی است که مانع رسیدن به نتایج قابل توجه می شود . بنابراین از داده کاوی برای غلبه بر این مشکل و به دست آوردن روابط مفید بین عوامل خطر زا در بیماری ها استفاده می شود. این مقاله به معرفی داده کاوی وکاربردآن در صنعت پزشکی (پیش بینی بیماری) با استفاده از الگوریتم های داده کاوی به همراه نرم افزارهای مرتبط با آن پرداخته است.