Erfahren Sie Data Mining mit einfach zu bedienende Beispiele. Teach-Computer zu addieren, subtrahieren, Boolesche Operationen, Fishers Iris Aufgabe und sogar Schachzüge mit praktischer Anwendung NeoNeuro Data Mining!
Sie werden erstaunt sein, wie Data Mining lernt Schach Schritt für Schritt, wie ein Kind.
Im Gegensatz zu neuronalen Netzen NeoNeuro Data Mining arbeitet schnell, beantworten kann: "Ich weiß nicht" zu einigen Fragen und verwaltet mit mehrdimensionalen Aufgaben.
Eigenschaften:
Klarheit,
Schnelle Geschwindigkeit,
Arbeiten mit verpassten Werte,
Gemeinsamen Algorithmus löst verschiedene Arten von Aufgaben.
Das Programm kann einen Einzelwert-Antwort zu geben, mehrere Varianten oder Antwort "Ich weiß es nicht."
NeoNeuro Data Mining berücksichtigt die Verbindung zwischen unterschiedlichen Parametern: in Schach ist es möglich, die Koordinaten (vertikal für Umzug von und vertikal zum Umzug in) zu verbinden, in der Finanzanalyse ist es möglich, Daten über Geld zu verbinden, um sie von nicht-Geld unterscheiden Parameter. Zum Beispiel, Gehalt und monatlichen Kreditgebühr beide die gleiche Dimension Geld, sondern Ort der Beschäftigung und Alter sind die Abmessungen (Attribute) von anderen Arten. Das Problem der neuronalen Netzen ist, dass sie Gehalt, monatliche Gebühr und Ort der Beschäftigung, wie drei verschiedene Vorstellungen wahrnehmen. Dies ist eine große Einschränkung, die in Data Mining befestigt ist.
Lernen NeoNeuro Data Mining ist ähnlich wie childs lernen. Die Anwendung ermöglicht die gleichen menschlichen Fehler, die in Schachlern gesehen werden kann.
NeoNeuro Data Mining ist nicht nur für den Zweck der Schüler unterrichtet, sondern auch für die Lösung schwieriger Data Mining-Aufgaben in Science-Forschung empfohlen.
NeoNeuro Data Mining ist für die Unterstützung der Schüler in das Verständnis der folgenden Kurse: künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netze und numerische Methoden des Data Mining.
Aufgrund der starken Logik und Geometrie Lernkompetenz wird NeoNeuro Data Mining für die Lösung von Aufgaben in der Robotik entwickelt. Es ist auch für die Analyse von unstrukturierten Daten in der Medizin, Finanzwesen, Biologie empfohlen
Was ist neu in dieser Pressemitteilung:.
Chess Moves lernen, bessere Benutzerschnittstelle.
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