NeoNeuro Data Mining

기술

사용하기 쉬운 예제를 통해 데이터 마이닝을 배웁니다. 컴퓨터에게 더하기, 빼기, 불리언 연산, Fishers Iris 작업, 체스 동작까지 편리한 애플리케이션 NeoNeuro Data Mining으로 가르치세요!

데이터 마이닝이 어린아이처럼 단계별로 체스를 학습하는 방법에 놀랄 것입니다.

NeuroNeuro Data Mining은 신경망과 달리 빠르게 작동하고 일부 질문에 '모른다'라고 대답할 수 있으며 다차원 작업으로 관리합니다.

특징:

명료도,

고속,

누락된 값으로 작업,

공통 알고리즘은 다양한 유형의 작업을 해결합니다.

프로그램은 단일 값 응답, 여러 변형을 제공하거나 '모르겠습니다'라고 응답할 수 있습니다.

NeoNeuro Data Mining은 서로 다른 매개변수 간의 상호 연결을 고려합니다. 체스에서는 좌표를 연결하는 것이 가능합니다(이동 FROM에는 수직, 이동 TO에는 수직), 재무 분석에서는 화폐에 대한 데이터를 연결하여 화폐가 아닌 것과 구별할 수 있습니다. 매개변수. 예를 들어 급여와 월세는 모두 같은 차원의 돈이지만 직장과 나이는 다른 유형의 차원(속성)입니다. 신경망의 문제는 급여, 월세, 직장을 3가지 다른 개념으로 인식한다는 것입니다. 이것은 데이터 마이닝에서 수정된 큰 제한 사항입니다.

NeoNeuro Data Mining의 학습은 어린이 학습과 유사합니다. 응용 프로그램은 체스 학습에서 볼 수 있는 것과 동일한 인간 실수를 합니다.

NeoNeuro Data Mining은 학생들이 가르치는 목적뿐만 아니라 과학 연구에서 어려운 데이터 마이닝 과제를 해결하는 데에도 권장됩니다.

NeoNeuro 데이터 마이닝은 학생들이 인공 지능, 기계 학습, 신경망 및 데이터 마이닝의 수치적 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

강력한 논리 및 기하학 학습 기술로 인해 NeoNeuro Data Mining은 로봇 공학의 작업을 해결하도록 설계되었습니다. 의학, 금융, 생물학의 비정형 데이터 분석에도 권장됩니다.