چکیده: در دنیای امروز حجم عظیمی از اطلاعات به صورت متن می باشد. بنابراین تکنیک های متن کاوی اهمیت یافته اند. کاوش نظرات یا تحلیل احساسات به عنوان شاخه ای از متن کاوی، به معنی یافتن دیدگاه نویسنده متن درباره یک موضوع خاص است. اینترنت این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا نظرات خود را به سهولت بیان کنند و از نظرات دیگران در مورد موضوعی خاص مطلع شوند. حجم بالا و فقدان ساختار مناسب برای متن نظرات ارائه شده بروی بستر وب، استفاده از دانش پنهان درون آنها را دشوار نموده است. بنابراین ارائه روش هایی که بتواند این دانش را به صورت خلاصه و ساخت یافته آماده کرده و در اختیار ما قرار دهد حائز اهمیت است. در این پژوهش سعی شده به ارائه روشی برای تحلیل نظرات ذیل خبر در سایت های خبری با توجه به متن خبر پرداخته شود. در این راستا سعی شده با استفاده از ویژگی های دستوری متون مانند اسم و فعل و همچنین تحلیل بار احساسی جملات، رابطه نظر با خبر و دیدگاه نویسنده نظر را با توجه به موضوع متن خبرکشف کنیم. در ادامه به ارزیابی روش، با پیاده سازی آن روی مجموعه داده جمع آوری شده از اخبار و نظرات به زبان فارسی پرداخته شده است. روش پیشنهادی صحت تشخیص 42.9 درصدی دارد.
چکیده: به سبب رشد سریع شبکه ها و رسانه های اجتماعی، امکان دسترسی افراد به نظرهای دیگران افزایش یافته است. نظرها، حاوی اطلاعات ارزشمندی اند که با تحلیل آنها، می توان به گرایش ها و ترجیح افراد پی برد و نظرهای مثبت و منفی را نسبت به مسائل گوناگون، شناسایی کرد. نظرکاوی فرایندی است که به تحلیل عاطفه ها، احساس ها و نظرهای افراد می پردازد و از این طریق، اولویت افراد را شناسایی می کند. در این مقاله، روشی برای نظرکاوی در زبان فارسی ارائه شده است که از ترکیب لغت نامه و الگوریتم نظارتی ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده می کند. برای ایجاد لغت نامه، از لغت نامه SentiWordNet بهره برده شده است. در واقع این لغت نامه، مجموعه ویژگی های الگوریتم SVM است. برای ارزیابی نتایج، از داده های دامنه هتل استفاده شد. چهار فرضیه برای دستیابی به بهترین نتیجه تعریف شد که از این بین، بیشترین درستی، به فرضیه حاصل ضرب قطبیت در تعداد تکرار کلمه ها اختصاص یافت.
این دوره ی آموزشی مناسب برای افراد مبتدی می باشد.
در این دوره، موارد مختلف مربوط به طراحی بازی در نرم افزار Unity 3D آموزش داده می شود. آموزش استفاده از ابزارهای مختلف Unity 3D و همچنین برنامه نویسی مقدماتی برای ساخت بازی در این دوره برای متقاضیان ارائه می گردد.
چکیده: سیستم های خبره یا مبتنی بر دانش، رایج ترین نوع سیستمهای هوش مصنوعی در علم پزشکی در کاربرد ها و استفاده های کلینیکی هستند. آنها شامل دانش پزشکی هستند که این دانش معمولا در محدوده وظیفه و عملیاتی است که به صورت مخصوص برای او تعریف شده است. سیستم های خبره می توانند با استفاده از داده های مربوط به هر بیمار، نتیجه گیری منطقی و معقولی را به دست آورند. با وجود تغییرات فراوان و تفاوت های موجود، دانش درون سیستم خبره، بسته به نوع آن، در قالب مجموعه ای از قوانین، نمایش داده می شود.دراین مقاله، برای تشخیص اختلال های تیرویید را با استفاده از یک سیستم خبره مبتنی بر آنتولوژی و روش فازی عصبی پیشنهاد می دهدOBESTDD مخفف عبارت . سیستم خبره مبتنی بر آنتولوژی برای تشخیص اختلال تیرویید است. در این تشخیص، از آنتولوژی برای مدل سازی محتوا و مفاهیم دانش حوزه ای، و همچنین استنتاج تشخیص مرتبط با بیماری بر اساس قوانین، استفاده می شود.فایده آنتولوژی این است که دانش ارایه شده، هم برای کامپیوتر و هم برای انسان، به اندازه کافی خوانایی دارد. استفاده از آنتولوژی در حوزه پزشکی و مراقبت های بهداشتی، باعث شده است که افراد متخصص و یا غیر متخصص در این حوزه بتوانند به راحتی دانش خود را ارایه دهند. همچنین ما با استفاده از روش فازی عصبی، توانستیم قوانین فازی را به دست آورده و آنها را در سیستم سیستم خبره تشخیص اختلال تیروییدESTDDجایگذاری کنیم. به این صورت، این سیستم توانست اختلال تیرویید را با دقت 95.33 % تشخیص دهد. علاوه بر این، می توان از این سیستم برای آموزش دانشجویان رشته پزشکی نیز استفاده کرد.
چکیده: باتوجه به اینکه مردم به تازگی علاقه به وضعیت سلامتیشان دارند، توسعه دامنه کاربرد پزشکی یکی از فعالترین زمینه های تحقیقات را به خود اختصاص داده است. یک مثال از دامنه کاربرد پزشکی کشف روش برای بیماری قلبی بر پایه روش تشخیص به کمک رایانه است، که اطلاعات از منابع دیگر بدست آمده و توسط نرم افزارهای رایانه ای ارزیابی شده است. سیستم های خبر، با هدف عمومی کردن مهارت های افراد متخصص، برای افراد غیرمتخصص طراحی شده اند. در واقع این نرم افزارها، الگوی منطقی ای را که یک متخصص براساس آنها تصمیم گیری می کند، شناسایی می نمایند و سپس بر اساس آن الگوها، مانند انسان ها تصمیم گیری می کنند. تاکنون سیستم های خبره ی مختلفی در زمینه ی علوم پزشکی ارائه شده و در این مورد پیشرفت زیادی داشته است. در حالی که سرعت عمل در تشخیص بیماری قلبی و در بهبود حال بیماران بسیار موثر می باشد، اما گاهی دسترسی به پزشکان متخصص برای بیماران وجود ندارد و ا ز این رو طراحی سیستمی با دانش پزشک متخصص که تشخیص مناسب را به بیماران ارائه نماید، شرایط درمان به موقع بیماران را رفراهم می کند. در این تحقیقی یک نمونه از قواعد نامعلوم سنگین برپایه روش پشتیبانی تصمیم برای تشخیص بیماری قبلی آورده شده است. تصمیم پزشکی پیشنهادی سیستم برای پیش بینی ریسک بیماران قلبی شامل دو فاز است: (1) روش خودکار برای قاعده سنگین نامعلوم (2) توسعه قاعده سنگین براساس پشتیببانی تصیمیم سیستم . سپس سیستم نامعلوم در مطابقت با قاعده سنگین نامعلوم و خواص منتخب ساخته شده است. در پایان عملکرد سیستم با دقت شبکه عصبی، حساسیت و ویژگی مورد استفاده مقایسه می شود.
- هوش مصنوعی (۳۸۴)
- پروژه رپیدماینر(RapidMiner) (۲۶)
- پروژه وکا(Weka) (۲۰)
- پروژه نایم(Knime) (۲۰)
- پروژه پایتون(Python) (۶۴)
- پروژه R (۳۰)
- پروژه کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler) (۱۶)
- پروژه شبکه عصبی (۱۱۲)
- پروژه الگوریتم ژنتیک (۳۷)
- پروژه الگوریتم ممتیک (۲۳)
- پروژه الگوریتم جستجوی هارمونی (۳۰)
- پروژه تکامل تفاضلی (۳۲)
- پروژه بهینه سازی ازدحام ذرات (۳۴)
- پروژه الگوریتم کلونی زنبور عسل (۳۴)
- پروژه عقیده کاوی (۱۷)
- پروژه ماشین بردار پشتیبان (۱۴)
- مقالات (۶۲)
- پروژه الگوریتم رقابت استعماری (۱۶)
- پروژه الگوریتم درخت تصمیم (۳۹)
- پروژه سیستم ایمنی مصنوعی (۱۶)
- دریافت ویدیوهای آموزشی (۴۸)
- یادگیری عمیق(Deep Learning) (۱۴)
- پردازش تصویر (۱۰)
- پروژه الگوریتم بهینه سازی چندهدفه (NSGA-II) (۴)
- پروژه متلب(MATLAB) (۳۸)
- برنامه نویسی (۹۴)
- پروژه C شارپ (۶)
- پروژه C پلاس پلاس (۶)
- پروژه جاوا(JAVA) (۴)
- پروژه دلفی (Delphi) (۴)
- یادگیری انتقالی(Transfer Learning) (۱)
- سیستم توصیه گر (recommender system) (۴)
- شبکه کاوی(Social media mining) (۱)
- رایانش ابری (Cloud Computing) (۱۹)
- کلودسیم (CloudSim) (۱۸)
- پروژه الگوریتم فاخته (۸)
- پروژه الگوریتم خفاش (۲)
- دوره های آموزشی (۶)
- پروژه الگوریتم کرم شب تاب (۱)
- سیستم خبره (۳)
- پروژه های مشترک (۱۱)
- تدریس رایگان (۱)
-
مجید
سلام و خسته ... -
Nader
باسلام و وقت بخیر ... -
پریسا
سلام چطور میتونم کد پایتون این پروژه رو داشته باشم؟ -
مجتبی
سلام لطفا کد ... -
فرشاد
سلام و ادب، می شه کد رو برای من ارسال کنید؟ -
آرش
سلام و وقت بخیر. امکانش هست کد رو برای من ارسال کنید؟ -
علی
سلام لطفا کد رو برای بنده ارسال کنید. با تشکر -
مصطفی
با سلام سپاسپگزارم اگر ...
- پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با پایتون (Python)
- پیاده سازی مقاله: زمان بندی وظایف در محیط ابری با استفاده از الگوریتم ژنتیک
- پیاده سازی پایان نامه: تخمین مدت زمان جراحی از طربق تکنیک های داده کاوی
- پیاده سازی پایان نامه: تحلیل احساسات برای تشخیص افسردگی با یادگیری ماشین
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با نرم افزار نایم (Knime)
- پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی
- پیاده سازی مقاله: بررسی کاربرد چارچوب های تحلیل عظیم داده ها در پیش بینی زلزله
- پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل
- آذر ۱۴۰۳ ( ۲ )
- آبان ۱۴۰۳ ( ۲ )
- مهر ۱۴۰۳ ( ۴ )
- شهریور ۱۴۰۳ ( ۴ )
- مرداد ۱۴۰۳ ( ۴ )
- تیر ۱۴۰۳ ( ۳ )
- خرداد ۱۴۰۳ ( ۵ )
- ارديبهشت ۱۴۰۳ ( ۴ )
- فروردين ۱۴۰۳ ( ۴ )
- اسفند ۱۴۰۲ ( ۲ )
- بهمن ۱۴۰۲ ( ۲ )
- دی ۱۴۰۲ ( ۴ )
- آذر ۱۴۰۲ ( ۳ )
- آبان ۱۴۰۲ ( ۶ )
- مهر ۱۴۰۲ ( ۲ )
- شهریور ۱۴۰۲ ( ۷ )
- مرداد ۱۴۰۲ ( ۱۲ )
- تیر ۱۴۰۲ ( ۱۱ )
- خرداد ۱۴۰۲ ( ۲ )
- ارديبهشت ۱۴۰۲ ( ۴ )
- شهریور ۱۴۰۱ ( ۱ )
- تیر ۱۴۰۱ ( ۱ )
- خرداد ۱۴۰۱ ( ۲ )
- ارديبهشت ۱۴۰۱ ( ۲ )
- فروردين ۱۴۰۱ ( ۱ )
- اسفند ۱۴۰۰ ( ۲ )
- بهمن ۱۴۰۰ ( ۱ )
- دی ۱۴۰۰ ( ۱ )
- آذر ۱۴۰۰ ( ۱ )
- آبان ۱۴۰۰ ( ۱ )
- مهر ۱۴۰۰ ( ۲ )
- شهریور ۱۴۰۰ ( ۵ )
- مرداد ۱۴۰۰ ( ۳ )
- تیر ۱۴۰۰ ( ۳ )
- خرداد ۱۴۰۰ ( ۴ )
- ارديبهشت ۱۴۰۰ ( ۵ )
- فروردين ۱۴۰۰ ( ۶ )
- اسفند ۱۳۹۹ ( ۶ )
- آذر ۱۳۹۹ ( ۱ )
- مهر ۱۳۹۹ ( ۳ )
- شهریور ۱۳۹۹ ( ۲ )
- تیر ۱۳۹۹ ( ۱ )
- خرداد ۱۳۹۹ ( ۵ )
- ارديبهشت ۱۳۹۹ ( ۱۳ )
- فروردين ۱۳۹۹ ( ۴ )
- اسفند ۱۳۹۸ ( ۲ )
- دی ۱۳۹۸ ( ۱ )
- آذر ۱۳۹۸ ( ۵ )
- آبان ۱۳۹۸ ( ۲ )
- مهر ۱۳۹۸ ( ۱ )
- شهریور ۱۳۹۸ ( ۴ )
- مرداد ۱۳۹۸ ( ۱۲ )
- تیر ۱۳۹۸ ( ۹ )
- خرداد ۱۳۹۸ ( ۱۳ )
- ارديبهشت ۱۳۹۸ ( ۶۶ )
- فروردين ۱۳۹۸ ( ۱۱۳ )
- اسفند ۱۳۹۷ ( ۳۸ )
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت با پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با پایتون (Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)
- پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با نرم افزار وکا (Weka)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با پایتون (Python)
- پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با پایتون (Python)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری دیابت با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی
- سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم تکامل تفاضلی در محیط رایانش ابری (CloudSim)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار وکا (Weka)
- بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری
- سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک
- پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با زبان R