ما در کلان داده ها به دنبال چه چیزی هستیم و چه مشکلی را می توانیم با بهره گیری از کلان داده ها برطرف سازیم به گونه ای که قبلا نمی توانستیم؟ اکثر سیستم های
ما در کلان داده ها به دنبال چه چیزی هستیم و چه مشکلی را می توانیم با بهره گیری از کلان داده ها برطرف سازیم به گونه ای که قبلا نمی توانستیم؟ اکثر سیستم های
بیگ دیتا واژه ای عمومی برای حجم بسیار زیاد داده های دیجیتالی است که از منابع مختلف گردآوری شده و اغلب خام و ساختارنیافته هستند. تجزیه و تحلیل آنها با تکنیک ها و روش های
در تحلیل کلان داده، حجم عظیمی از داده هها دارای همبستگی هستند و برای کشف الگوهای معنادار تحلیل و کاوش می شوند. اغلب سازمانها دارای سیاست های گوناگونی برای حفاظت و امنیت اطلاعات حساس خود
کلان داده در مورد داده ها نمی باشد. بلکه در مورد ابزراهایی است که به مدیریت و استخراج ارزش از دل داده ها می پردازد. رسانه های مختلف اغلب کلان داده را با “تعداد زیادی”
دیتا ساینس (Data Science) یا علم داده از نظریه ها و بحث های علمی چند رشته ای تشکیل شده است. از مهارت افراد در این زمینه و مباحث علمی مانند الگوریتم و داده های
در دنیای امروز اخبار و تکنولورژی های فراوانی بیان می شود. عبارت یادگیری عمیق در هوش مصنوعی یکی از این فناوری ها است. حضور زیاد هوش مصنوعی به عنوان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در
کشف تقلب بوسیله هوش مصنوعی در بانکها یکی از کاربردهای آن است. هوش مصنوعی از سال ۱۹۸۰ تا ۲۰۰۵ میلادی بصورت کاربردی وارد صنعت شد. از ۲۰۰۶ به بعد،افزایش اطلاعات، ذخیره سازی و قدرت پردازش
داده کاوی و کشف داده از پایگاه داده، به صورت مترادف به کار می روند. کشف داده در پایگاه داده یک فرایند شناسایی صحیح، ساده، دقیق، مفید و الگوها و مدلهای قابل فهم داده است.