| Wersja | 2.0 |
|---|---|
| Wydawca | NeoNeuro |
| Data wydania | 28 paź 2015 |
| Data dodania | 28 paź 2015 |
| Wymagania systemu operacyjnego | Windows 10, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Wymagania | None |
| Całkowita liczba pobrań | 129 |
| Cena £ | Free |
Opis
Naucz się eksploracji danych z łatwymi w użyciu przykładami. Naucz komputer dodawania, odejmowania, operacji logicznych, zadania Fishera Iris, a nawet ruchów szachowych dzięki wygodnej aplikacji NeoNeuro Data Mining!
Zdziwisz się, jak Data Mining uczy się gry w szachy krok po kroku, jak dziecko.
W przeciwieństwie do sieci neuronowych NeoNeuro Data Mining działa szybko, potrafi odpowiedzieć „nie wiem” na niektóre pytania i radzi sobie z wielowymiarowymi zadaniami.
Cechy:
Jasność,
Wysoka prędkość,
Praca z pominiętymi wartościami,
Wspólny algorytm rozwiązuje różne typy zadań.
Program może udzielić odpowiedzi jednowartościowej, kilku wariantów lub odpowiedzi „nie wiem”.
NeoNeuro Data Mining uwzględnia wzajemne powiązania między różnymi parametrami: w szachach można łączyć współrzędne (pionowe dla ruchu FROM i pionowe dla ruchu TO), w analizie finansowej możliwe jest łączenie danych o pieniądzach w celu odróżnienia ich od niepieniężnych parametry. Na przykład, wynagrodzenie i miesięczna opłata kredytowa mają ten sam wymiar, ale miejsce zatrudnienia i wiek są wymiarami (atrybutami) innych typów. Problem sieci neuronowych polega na tym, że wynagrodzenie, opłatę miesięczną i miejsce zatrudnienia postrzegają jako trzy różne pojęcia. Jest to wielkie ograniczenie, które zostało naprawione w Data Mining.
Nauka NeoNeuro Data Mining jest podobna do nauki dziecka. Aplikacja popełnia te same ludzkie błędy, które można zaobserwować w nauce szachów.
NeoNeuro Data Mining jest zalecany nie tylko do celów dydaktycznych studentów, ale także do rozwiązywania trudnych zadań eksploracji danych w badaniach naukowych.
NeoNeuro Data Mining jest wygodne, aby pomóc studentom w zrozumieniu następujących kursów: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, sieci neuronowe i numeryczne metody eksploracji danych.
Ze względu na silne umiejętności uczenia się logiki i geometrii, NeoNeuro Data Mining jest przeznaczony do rozwiązywania zadań w robotyce. Polecany również do analizy danych nieustrukturyzowanych w medycynie, finansach, biologii.
