התחברות

התחברות
x
או
x
הרשמה
x

או

קליק אחד ואתם מחוברים. מהיר .קל .מאובטח.

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

הדף שלנו בפייסבוק

ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: חוק מס' 16 במדע הנתונים - החוקים של החוקים ו-ML

חוק מס' 16 במדע הנתונים - החוקים של החוקים ו-ML 1 month 7 hours ago #8475

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 323
  • קרמה: 0
חוק מס' 16 במדע הנתונים - אתגר גילוי החוקים של החוקים

AI, לימוד מכונה וניתוח big-data, מחיבים גילוי שיטתי של החוקים שמאחורי הנתונים. לפי מדע הנתונים החדש, השיטה לגילוי חוקי-על המכונים חוקים של החוקים מתבססת על לוגיקה מסוג "הרחבה ואסוציאציה"*.
ב
ביג דטה חוקי-על אלה מנוסחים באלגוריתמים נתמכי מחשב.

דוגמא:
נניח שמדובר בפרויקט סקר תושבים, שמטרתו לחזות את מגמות האוכלוסיה והרכבה לצורך תכנון תשתיות אזורי.
נניח גם שלמנתחי המידע ידועים מאפיני האוכלוסייה ביישובי האזור ונוסחאות החישוב הקימות של היקף התשתיות הנחוצות עבורם בהתאם. השאלה היחידה שעומדת בפניהם היא כיצד לחזות את הצרכים העתידיים.
חיזוי מבוצע בד"כ על ידי אקסטרפולציה של מגמות העבר. אפשר לשפר את החיזוי ע"י "הרחבה ואסוציאציה":
ניתן להרחיב את רשימת היישובים שבמדגם הסקר, ולהוסיף לה יישובים דומים מבחיעת סוג היישוב, או גודלו, מיקומו וקרבתו ליישובים המקוריים, אף אם חסרים בהם פרטים מסוימים. כ"כ ניתן להוסיף למשתנים המסורתיים אינדיקטורים לגידול/קיטון בצורכי תשתיות שנוצרים עקב שינויים טכנולוגיים וחברתיים, לפי נתונים היסטוריים של הלמ"ס או באנלוגיה לפי מחקרים מארצות אחרות.
אחרי ההרחבה, עשוי מספר המשתנים לגדול פי כמה מזה המקורי.
המידע המורחב יאפשר לתת משקל להשפעה של מגמות בהתחלתן, כגון אנרגיה טבעית, על צורכי תשתיות אזוריים.

הערה: לפני יישום חוקים נדרש לאמן ולאמת אותם על סטים של נתוני לימוד ומבחן.


הגדרות:
* "הרחבה ואסוציאציה" היא פעולה לוגית של יצירת חוקים ע"י החלת חוקים קימים על תחומים אחרים, ביצוע אנלוגיה, או הוספת משתנים אשר קשורים באופן מהותי למשתנים שנמצאים כבר בחוקים הקימים.
* "חוק" זה נוסחא, קשר בין משתנים או פונקציה, שהם בעלי תקפות אוניברסאלית בתוך טווח קיום מסוים.

All Rights Reserved

בברכה
אדית
עריכה אחרונה: 1 week 3 days ago  ע''י Edith Ohri. סיבה: תיקון לאור משוב שקיבלתי
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

חוק מס' 16 במדע הנתונים - החוקים של החוקים ו-ML 1 week 3 days ago #8477

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 323
  • קרמה: 0
אלגוריתמים לייצור נוסחאות נתמכי מחשב

אלגוריתמים לייצור נוסחאות או "החוקים של החוקים", הם אלגוריתמים אוניברסליים המסתמכים על נתונים היסטוריים, ומטרתם היא ליצר ידע עבור יישום מבוקש – ידע שכולל לפחות אחד מהרכיבים: נוסחאות החלטה, אבחון דפוסי התנהגות, לימוד מכונה, חיזוי, חוקי AI, התאמה לשינויים, בקרה ושליטה.
מתחת לאלגוריתמים של ייצור נוסחאות, נמצא לפיכך רובד של אלגוריתמים ספציפיים של יישום מסוים, שמטרתו היא לשלב את הנוסחאות דלעיל במערכת המחשב לשם ביצוען השוטף בזמן אמיתי.


הערה:
כינוי שני הרבדים בשם "אלגוריתמים", מבלבל, וגורם לא פעם לערבוב דרישות ולמבוי סתום בפרויקטים. לדוגמא, הצגת דרישה בלתי אפשרית ל"אג'יליטי" בשלב פיתוח הנוסחאות שהוא מטיבו איטי, ומנגד – דרישה להתחשבות בגורמים חיצוניים בשלב הממוקד בביצוע שוטף, מהיר ומוגבל לנתונים חיים.
התהליך התקין הוא אם כן, תחילה הכנת אלגוריתמים לייצור נוסחאות, ולאחר מכן - יישום הנוסחאות בזמן אמת.

All Rights Reserved

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.150 שניות

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning