خوشه بندی

خوشه بندی یا کلاسترینگ، یک روش تحلیل داده است که در آن داده‌ها به گروه‌های مشابه یا "خوشه ها" تقسیم می‌شوند. هدف اصلی این روش، داده‌هایی که در همان دسته قرار دارند و شباهت‌هایی با یکدیگر دارند را در یک خوشه قرار داده و داده‌های متفاوت را در خوشه‌های مجزا قرار دهد. این روش می‌تواند در بسیاری از زمینه‌ها مورد استفاده قرار بگیرد، از جمله علوم داده، مهندسی، زیست‌شناسی و بازاریابی. با استفاده از خوشه بندی، می‌توان الگوها، روابط و ویژگی‌های مشترک بین داده‌ها را شناسایی کرد و اطلاعات مفیدی را از داده‌ها استخراج کرد.

برای مطالعه بیشتر درمورد خوشه بندی و انجام پروژه با کمک خوشه بندی اینجا کلیک کنید.

RESTful

RESTful (یا REST مخفف Representational state transfer) روشی برای ایجاد، خواندن، آپدیت نمودن و با حذف اطلاعات بر روی سروری است که از HTTP call های ساده استفاده می کنند. در واقع REST یک مدل طراحی برای برنامه های شبکه ای می باشد که ارتباط بین دو سیستم (client-server) را توسط یک پروتکل (مانند http، smtp، ftp و ...) ایجاد می کند. برنامه های بر پایه این روش/معماری، ReSTful application نامیده می شوند، چرا که فقط با request های CRUD (مخفف create update read delete) پروتکل واسط با هدف تعامل برقرار می کنند.

برای اینکه درمورد رست فول ای پی آی بیشتر بدانید اینجا کلیک کنید.

پاکسازی داده

پاکسازی داده فعالیتی است شامل فرآیند تشخیص و اصلاح اشتباهات و تناقضات در انبار داده­ ها. به ­دلیل وجود اطلاعات زیاد در بانک ­های اطلاعاتی مشکلات و تناقضات فراوانی درآن­ها به ­وجود آمده ­است. هدف اصلی ما ارائه روشی برای رفع تناقضات موجود در بانک‌های اطلاعاتی برای پاکسازی داده‌های آلوده می‌باشد. به همین منظور می توانید از وبسایت بیگ پرو1 کمک بگیرید برای این کار روی لینک زیر کلیک کنید.

https://bigpro1.com/fa/what-is-data-cleaning/

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN):

Recurrent Neural Networks یا به اختصار RNNها، دارای اتصالاتی هستند که حلقه‌هایی جهت­‌دار را تشکیل می‌دهند، که به خروجی LSTM اجازه می‌دهد تا به عنوان ورودی به فاز فعلی تغذیه شود.

خروجی LSTM، ورودی مرحله فعلی می‌شود و می‌تواند ورودی‌های قبلی را با توجه به حافظه داخلی خود حفظ کند. RNN‌ها معمولاً برای زیرنویس تصاویر، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی، پردازش زبان طبیعی، تشخیص دست خط و ترجمه ماشین استفاده می‌شوند.

برای مطالعه بیشتر درمورد یادگیری عمیق و الگوریتم های آن به وبسایت بیگ پرو1 مراجعه کنید.

تعریف سیستم پشتیبان تصمیم گیری درپزشکی

نرم افزارهای کامپیوتری که برای کمک به تشخیص های بالینی طراحی و ساخته شده اند. این سیستم ها با استفاده از اطلاعات و دانش پزشکی به تشخیص عارضه های گوناگون و تجویز توصیه های پزشکی برای بیماران اقدام می نمایند.

به عبارت دیگر سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری (تصمیم یار) بالینی برنامه های رایانه ای تعاملی می باشند که به منظور یاری رساندن در تصمیم گیری به پزشکان و سایر متخصصین بهداشتی طراحی شده اند. به عبارتی این سیستم ها، منابع انسانی ( آگاهیهای فردی ) را با قابلیت های کامپیوتری ترکیب می کنند تا باعث ارتقا کیفیت تصمیم گیری شوند. هدف اصلی سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری در واقع یاری رساندن به پزشکان در حین مراقبت می باشد، بدین معنا که یک پزشک می تواند با این سیستم تعامل داشته باشد و درتحلیل داده های بیمار، تشخیص دهی و سایر فعالیت های بالینی ازسیستم کمک بگیرد.

طراحی سیستم تصمیم یار:

https://bigpro1.com/fa/decision-support-system_1