هوش مصنوعی

داده کاوی
داده کاوی یا دیتا ماینینگ فرآیندی است که در آن الگوریتم های هوش مصنوعی برای کشف الگوها و ارتباطات پنهان در مجموعه های بزرگ داده استفاده می شود. این فرآیند شامل چند مرحله است:

1. درک اهداف کسب و کار: در این مرحله، هدف کلی پروژه و نیازهای کسب و کار تعریف می شود.
2. مجموعه داده ها: داده های مورد نیاز برای تحلیل جمع آوری می شوند.
3. آماده سازی داده ها: داده ها پاکسازی، تبدیل و تکمیل می شوند تا برای تحلیل آماده باشند.
4. ساخت مدل: الگوریتم های هوش مصنوعی برای ساخت مدل های پیش بینی و توصیفی استفاده می شوند.
5. ارزیابی: مدل ها برای اطمینان از دقت و اثربخشی ارزیابی می شوند.
6. استقرار: مدل های نهایی برای استفاده عملیاتی در کسب و کار استقرار می یابند.

برخی از زبان های برنامه نویسی و فناوری های مرتبط با داده کاوی و هوش مصنوعی عبارتند از:

– پایتون: یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که به دلیل سادگی خود و کتابخانه های قدرتمند مانند Pandas و Scikit-learn برای تحلیل داده ها محبوب است.
– آپاچی اسپارک: یک فریمورک متن باز برای پردازش داده های بزرگ در محیط های توزیع شده است.
– هادوپ: یک پروژه متن باز است که برای ذخیره سازی و پردازش مجموعه های بزرگ داده در محیط های توزیع شده استفاده می شود.
– جاوا: یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که برای توسعه نرم افزارهای مقیاس بزرگ و پیچیده استفاده می شود. همچنین برای نوشتن الگوریتم های داده کاوی استفاده می شود.