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.
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.
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.
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای شناسایی اعداد دست نویس:
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony)، 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 عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکههای اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شدهاست که در گذشته قابل ثبت نبودهاند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیمگیری اهمیّت فراوانی دارد. متنکاوی که شاخهای از دادهکاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج میکند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روشهای پیشرفتهتری رفت. عقیدهکاوی به عنوان شاخهای از متنکاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته میشود.
عقیدهکاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهمترین کاربردهای آن میتوان به دنبالکردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیشبینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهمترین عوامل جایگزینکردن عقیدهکاوی با روشهای سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا 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.
الگوریتمهای ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راهحل تقریبی برای بهینهسازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکاملی است که از تکنیکهای زیستشناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیستشناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیشبینی یا تطبیق الگواستفاده میشود. الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیکهای پیشبینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدلسازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامهنویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده میکند. مسئلهای که باید حل شود دارای ورودیهایی میباشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راهحلها تبدیل میشود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار میگیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه مییابد. بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخشهای آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب میشوند که این الگوریتمها از بخشهای تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل میشوند.. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم ژنتیک کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از پایتون، پیاده سازی الگوریتم ژنتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص اسپم با پایتون (Python):
به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروههای خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم میگویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار میگرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بینالمللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال میشوند. امروزه اسپمها بهطور عمده با هدفهای تجاری منتشر میشوند ولی اسپمهای غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روشهای متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص اسپم 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 کای یش بینی نرخ جرم و جنایت با پایتون:
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 پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نرخ جرم و جنایت 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.
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 پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز 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.
سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری:
با توجه به اهمیت نقش نرمافزارها در زندگی جوامع امروزی، تحقیقات پیرامون کیفیت نرمافزار در سالهای اخیر، گسترش زیادی داشته است. خطاهای پیشبینی نشده ی نرمافزاری هزینههای زیادی را مصرف کننده ها، تحمیل میکند. بنابراین، تحقیقات حوزه ی نرم افزار، بر روی تولید سیستمهای با کیفیت بالا متمرکز شدهاند. مهم ترین مولفه در سیستم نرمافزاری، قابلیت اطمینان است. تعداد خرابی در زمان اجرای نرمافزار باید حداقل شود تا بتوان به قابلیت اطمینان مناسبی حاصل شود.
در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری 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.
کلیه یکی از اندامهای درونی بدن انسان و برخی دیگر از جانداران است. کار کلیه تصفیه خون از مواد زائد و دفع متابولیتهای بدن میباشد جالب است بدانید انسان میتواند با ۲۰٪ کلیههایش زندگی نسبتاً سالمی داشته باشد. کلیه نقش مهمی در دفع مواد زائد و تعادل آب و الکترولیتها در بدن دارد. نارسایی حاد کلیوی در اثر تخریب کلیهها پدید میآید و با فقدان سریع عملکرد کلیوی مشخص میشود. این بیماری منجر به ناهنجاریهای الکترولیتی و بر پایه اسید و احتباس فراوردههای زاید نیتروژنی از قبیل اوره و کراتینین میگردد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد کلیه و بیماری های آن کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به بیماری کلیوی 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.
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 پایتون (Python)، 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 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 پایتون (Python)، 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.