چکیده: یکی از چالشهای تشخیص تقلب در حوزه سیستم های پرداخت الکترونیکی، تنوع و تغییر مداوم شیوههای تقلب است لذا نیاز به روش های تشخیص تقلب با کارایی و دقت باال به روشنی قابل درک است. در این پژوهش روش داده کاوی رگرسیون لجستیک، شبکه عصبی BP و شبکه عصبی GMDH برای ساخت مدلهایی جهت شناسایی تقلب در تراکنشهای مالی دستکاه خودپرداز یک بانک پیاده سازی شدند. در ادامه، این روشها برروی دادههای واقعی آزمایش و کارایی هر روش سنجیده شد. روش شبکه عصبی GMDH با دقت 19.37 درصد در شناسایی تقلب یا غیرتقلب بودن تراکنشهای مالی بهترین کارایی را در مقایسه با دو روش رگرسیون لجستیک با دقت کلی 98.63 و شبکه عصبی BP با دقت کلی 0..34داشت. باتوجه به نتایج بدست آمده روش پیشنهادی در تشخیص تقلب نسبت به دو روش دیگر با دقت بیشتری عمل کرده است.
چکیده:
در سیستمهای تشخیص نفوذ، با داده های حجیم برای تحلیل مواجه هستند. بررسی مجموعه داده سیستمهای تشخیص نفوذ نشان می دهد که بسیاری از ویژگیها، ویژگیهای غیرمفید، بی تاثیر در سناریوهای حمله و یا ویژگیهای نامربوط هستند. بنابراین حذف ویژگیهای نامناسب از مجموعه ویژگی، به عنوان یک راهکار مناسب برای کاهش مجموعه داده سیستمهای تشخیص نفوذ معرفی می شود. نیازمندی دیگری که در سیستمهای تشخیص نفوذ مطرح می باشد، دانستن مجموعه ویژگی بهینه برای هر نوع حمله است. چرا که در اینصورت، سیستم تشخیص نفوذ قادر خواهد بود برای تشخیص هر نوع حمله، تنها از مجموعه ویژگی متناسب با آن حمله استفاده کند. در این تحقیق، روشی ارایه می شود که قادر است تمام نیازمندیهای فوق را پاسخگو باشد، علاوه بر این، این روش نحوه ارتباط بین ویژگیها را برای تحلیل بهتر آنها نشان می دهد. روش پیشنهادی از مفاهیم داده کاوی و تحلیل شبکه های اجتماعی استفاده می نماید.
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم فاخته برای شناسایی اعداد دست نویس:
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم فاخته (Cuckoo algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم تکامل تفاضلی:
به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم تکامل تفاضلی (differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه پیش بینی نرخ جرم و جنایت با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:
با گسترش روزافزون سیستم های کامپیوتری، تحلیلگران اطلاعات می توانند به روند حل جرم و جنایات سرعت بخشند و از این طریق به اجرای قانون کمک کنند. تجزیه و تحلیل و پیشگیری از جرم رویکردی برای شناسایی و تحلیل الگوها و روند جنایت است. در این پروژه اطلاعات ناشناخته و مفید از داده های بدون ساختار استخراج می شود و مناطقی که احتمال وقوع جرم و جنایت در آن ها وجود دارد، پیش بینی می شود.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نرخ جرم و جنایت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان:
سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماریهایی اطلاق میشود که از تکثیر مهارنشده سلولها پدید میآیند. سلولهای سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلولها جدا میافتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلولها میشوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد میتوان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعههایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از زبان R، مجموعه داده های مربوط به سرطان (انواع سرطان) مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:
فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته میشود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی (artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی:
فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته میشود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی هارمونی(harmony search algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی به کمک روش های شبکه ی عصبی و جستجوی فاخته:
جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوانپزشکی به شاخهای از علم پزشکی گفته میشود که شامل درمان بیماریها و اصلاح ناهنجاریهای مربوط به استخوانها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم فاخته:
سامانههای تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیبرسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزمهای اصلی در برآوردن امنیت شبکهها و سیستمهای رایانهای مطرح است و عمومأ در کنار دیوارههای آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آنها مورد استفاده قرار میگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:
پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری:
پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی فاخته:
دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین میرود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمیتواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلولهای بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین میشود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلولهای بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستوی فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی فاخته:
فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته میشود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ژنتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ژنتیک(Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی:
بیماری قلبی-عروقی: یا بیماری قلبی دستهای از بیماریها است که در قلب یا رگها (سرخرگها، مویرگها و سیاهرگها) رخ میدهد. بیماری قلبی-عروقی به هر گونه بیماری که دستگاه گردش خون را تحت تاثیر قرار دهد اشاره دارد که شامل بیماریهای قلبی، بیماریهای عروقی مغز و کلیه و بیماریهای شریانی میشود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیمارهای قلبی و انواع آن کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، مجموعه داده های مربوط به بیماری های قلبی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری:
سامانههای تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیبرسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزمهای اصلی در برآوردن امنیت شبکهها و سیستمهای رایانهای مطرح است و عمومأ در کنار دیوارههای آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آنها مورد استفاده قرار میگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم تکامل تفاضلی:
سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماریهایی اطلاق میشود که از تکثیر مهارنشده سلولها پدید میآیند. سلولهای سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلولها جدا میافتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلولها میشوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد میتوان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعههایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم تکامل تفاضلی (differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:
سامانههای تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیبرسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزمهای اصلی در برآوردن امنیت شبکهها و سیستمهای رایانهای مطرح است و عمومأ در کنار دیوارههای آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آنها مورد استفاده قرار میگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ممتیک:
امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیکهای آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقهای فرد یا شرکت هستند محاسبه میشود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیمگیری بر این مبنا، در مقایسه با روشهای سلیقهای و گزارشهای متنی، به مراتب قابل اطمینانتر و منصفانهتر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ممتیک (memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
- 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)
-
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 ... -
زهرا
سلام
- 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
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت با پایتون(Python)
- دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم رقابت استعماری
- پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری
- پیاده سازی مقاله: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی با نرم افزار وکا(Weka)
- سفارش انجام پروژه بهبود فرآیند تشخیص نفوذ با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک
- بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم جستجوی فاخته برای پیش بینی ورشکستگی
- 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 )
- فروردين ۱۴۰۲ ( ۱ )
- شهریور ۱۴۰۱ ( ۱ )
- تیر ۱۴۰۱ ( ۱ )
- خرداد ۱۴۰۱ ( ۲ )
- ارديبهشت ۱۴۰۱ ( ۲ )
- فروردين ۱۴۰۱ ( ۱ )
- اسفند ۱۴۰۰ ( ۲ )
- بهمن ۱۴۰۰ ( ۱ )
- دی ۱۴۰۰ ( ۲ )
- آذر ۱۴۰۰ ( ۲ )
- آبان ۱۴۰۰ ( ۲ )
- مهر ۱۴۰۰ ( ۳ )
- شهریور ۱۴۰۰ ( ۶ )
- 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 ( ۱۱۴ )
- اسفند ۱۳۹۷ ( ۳۹ )
- 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)
- پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)
- 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 بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با پایتون (Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان 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 امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار وکا (Weka)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با زبان R
- بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)