| संस्करण | 2.0 |
|---|---|
| प्रकाशक | NeoNeuro |
| जारी मिति | २०१५ अक्टोबर २८ |
| मिति थपियो | २०१५ अक्टोबर २८ |
| ओएस आवश्यकताहरू | Windows 10, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| आवश्यकताहरु | None |
| कुल डाउनलोड | १२९ |
| मूल्य | Free |
वर्णन
प्रयोग गर्न सजिलो उदाहरणहरूको साथ डाटा माइनिङ सिक्नुहोस्। कम्प्यूटरलाई थप्न, घटाउन, बुलियन अपरेशनहरू, फिशर्स आइरिस टास्क र सुविधाजनक अनुप्रयोग NeoNeuro डाटा माइनिङको साथ चेस चालहरू सिकाउनुहोस्!
तपाईं छक्क पर्नुहुनेछ कसरी डाटा माइनिंगले बच्चाले जस्तै चरण-दर-चरण चेस सिक्छ।
न्यूरल नेटको विपरीत NeoNeuro Data Mining ले छिटो काम गर्छ, केही प्रश्नहरूको 'मलाई थाहा छैन' जवाफ दिन सक्छ र बहुआयामिक कार्यहरू व्यवस्थापन गर्दछ।
विशेषताहरु:
शुद्धता,
उच्च गति,
छुटेका मानहरूसँग काम गर्दै,
साझा एल्गोरिथ्मले विभिन्न प्रकारका कार्यहरू समाधान गर्दछ।
कार्यक्रमले एकल-मान उत्तर, धेरै भिन्नता वा जवाफ 'मलाई थाहा छैन' दिन सक्छ।
NeoNeuro Data Mining ले विभिन्न प्यारामिटरहरू बीचको अन्तरसम्बन्धलाई ध्यानमा राख्छ: चेसमा समन्वयहरू जडान गर्न सम्भव छ (सार्नको लागि ठाडो र सार्नको लागि ठाडो), वित्तीय विश्लेषणमा पैसाको बारेमा डेटा जडान गर्न सम्भव छ तिनीहरूलाई गैर-पैसाबाट छुट्याउन। प्यारामिटरहरू। उदाहरणका लागि, तलब र मासिक क्रेडिट शुल्क दुवै एउटै आयामको पैसा हो, तर रोजगारीको स्थान र उमेर अन्य प्रकारका आयामहरू (विशेषताहरू) हुन्। न्यूरल नेटको समस्या यो हो कि उनीहरूले तलब, मासिक शुल्क र रोजगारीको स्थानलाई तीन फरक धारणाको रूपमा बुझ्छन्। यो एक महान प्रतिबन्ध हो जुन डाटा माइनिङ मा निश्चित छ।
NeoNeuro Data Mining को सिकाइ बालबालिकाको सिकाइ जस्तै हो। एप्लिकेसनले समान मानव गल्तीहरू बनाउँछ जुन चेस सिक्नेमा देख्न सकिन्छ।
NeoNeuro Data Mining लाई विद्यार्थीहरूलाई पढाउने उद्देश्यका लागि मात्र नभई विज्ञान अनुसन्धानमा कठिन डाटा माइनिङ कार्यहरू समाधान गर्न पनि सिफारिस गरिन्छ।
नियोन्युरो डाटा माइनिङ विद्यार्थीहरूलाई निम्न पाठ्यक्रमहरू बुझ्न मद्दत गर्नको लागि सुविधाजनक छ: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, न्यूरल नेटहरू र डाटा माइनिङको संख्यात्मक विधिहरू।
यसको बलियो तर्क र ज्यामिति सिकाउने सीपहरूको कारणले गर्दा, NeoNeuro Data Mining रोबोटिक्समा कार्यहरू समाधान गर्न डिजाइन गरिएको हो। यो पनि चिकित्सा, वित्त, जीवविज्ञान मा गैर-संरचित डेटा को विश्लेषण को लागी सिफारिस गरिएको छ।
