۳۸ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «پایتون» ثبت شده است

پیاده سازی مقاله: شناسایی و کشف بیماری آلزایمر با کمک داده کاوی و درخت تصمیم بهینه شده

پیاده سازی مقاله: شناسایی و کشف بیماری آلزایمر با کمک داده کاوی و درخت تصمیم بهینه شده

چکیده:

امروزه بیماری آلزایمر بسیار شیوع پیداکرده است و تشخیص سریع آن یکی از موارد بسیار مهمی می باشد که می تواند در پیشگیری و درمان افرادب سیار موثر واقع شود. از این رو در این تحقیق روشی برای پیش بینی بیماری آلزایمر ارائه شده است. در اینجا با استفاده از الگوریتم ژنتیک ویژگی های موثر شناسایی می شوند تا اینکه تعداد ویژگی ها کاهش یافته و تنها ویژگی های موثرتر شناسایی شوند و در ادامه با استفاده از درخت تصمیم گیری سعی شده است تا راه حلی بیان شود که با استفاده از پارامترهایی که از طریق داده کاوی به دست آمده است بیماری آلزایمر در افراد پیش بینی شود. سیستم ارائه شده در اینجا قادر است تا تصمیماتی را اتخاذ کند که این تصمیمات می تواند در جهت رسیدن به سیستمی توصیه گر خود مختار بسیار سودمند باشد. سربار محاسباتی روش پیشنهادی (O(n و سرابر حافظه (O(mn می باشد که در ان m تعداد ویژگی های دیتاست می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه روشی برای آنالیز احساسات در متن نظرات

پیاده سازی مقاله: ارائه روشی برای آنالیز احساسات در متن نظرات


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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه روش نظارتی برای نظرکاوی در زبان فارسی با استفاده از لغت نامه و الگوریتم SVM

پیاده سازی مقاله: ارائه روش نظارتی برای نظرکاوی در زبان فارسی با استفاده از لغت نامه و الگوریتم SVM


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.

  • شریف پژوه

دوره آموزش آنلاین برنامه نویسی پایتون (دوره تیرماه 99)

دوره آموزش آنلاین برنامه نویسی پایتون (دوره خرداد ماه 99)

 
این دوره ی آموزشی مناسب برای افراد مبتدی می باشد.

در این دوره، ابتدا با مفاهیم الگوریتم و طراحی فلوچارت آشنا می شوید. در ادامه محیط های برنامه نویسی برای پایتون معرفی می شود.

سر فصل های قابل ارائه در این دوره، شامل همه ی مفاهیم پایه، نظیر معرفی عمگلرها، حلقه ها، برنامه نویسی بازگشتی، توابع، رویه ها و .... می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی

پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی:

در این پروژه، با استفاده از پایتون پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی

پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی:

در این پروژه، با استفاده از پایتون پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با پایتون (Python)

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.

  • شریف پژوه

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ممتیک (Memetic 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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه

راهکارهای مبتنی بر یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر

سفارش پروژه راهکارهای مبتنی بر یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر:

سیستم توصیه‌گر یا سامانه پیشنهادگر با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

یادگیری عمیق، یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. برای مطالعه بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، راهکارهایی مبتنی بر روش یادگیر عمیق در سیستم های توصیه گر ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پروژه آموزشی یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در محیط پایتون

سفارش پروژه آموزشی یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در محیط پایتون:

یادگیری انتقال (Transfer learning) بر نگهداری دانش بدست آمده ضمن حل یک مساله و اعمال آن بر مسائل متفاوت ولی مرتبط دیگر متمرکز شده است ، به عبارتی به معنای استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده در یک کاربرد جدید است. امروزه در یادگیری عمیق از فرآیند یادگیری انتقالی به طور گسترده استفاده می شود، زیرا امکان آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را با داده‌های نسبتا کمی فراهم می‌کند.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون و کتابخانه Keras، فرآیند کامل پیاده سازی یادگیری انتقالی آموزش داده می شود.

  • شریف پژوه

انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات  (particle swarm optimization)، 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.

  • شریف پژوه

پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender system) در محیط پایتون

سفارش پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender systems) در محیط پایتون:

سیستم توصیه‌گر یا سامانه پیشنهادگر با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، فرآیند کامل پیاده سازی سیستم های توصیه گر آموزش داده می شود.

  • شریف پژوه

انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم جستجوی هارمونی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم جستجوی هارمونی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم جستجوی هارمونی (harmony search 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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری:

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 پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری 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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب:

تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. 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 پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب 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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی:

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 پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی 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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام در پایتون(Python):

الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی جمعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده‌است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز هم‌زمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است؛ بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته‌است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه

انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم رقابت استعماری برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم رقابت استعماری برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive 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.

  • شریف پژوه
موضوعات
آخرین مطالب