ساختار شبکه چگونه است؟
شبکه چگونه آموزش داده میشود؟
ساختار شبک دارای حداقل دو لایه پنهان است. بر روی یالهای شبکه اوزانی با استفاده از روش پس انتشار خطا برای تنظیم و تشخیص ورودیها در نظر گرفتیم. در نهایت بعد از طراحی، مدل را ساخته و در نرم افزار Rapid Miner 5 تست و اجرا کردیم و اشکالات را یافته و با تکرار مراحل طراحی آنها را رفع کردیم تا در نهایت مدل طراحی شده بتواند به مسأله مطرح شده پاسخ قابل قبولی را ارائه دهد.
1-8 ساختار پایان‌نامه
در ادامهی متن پایان نامه، ساختار کلی فصول مختلف به صورت زیر خواهند بود:
فصل دوم: این فصل مروری بر ادبیات و پیشینه پروژه میباشد که در آن به معرفی اولیه الگوریتمها و روشهای اجرا شده در پروژه اشاره میکنیم.
فصل سوم: در این فصل فرآیند داده کاوی انجام شده و روشها تست و ارزیابی میشوند و در نهایت روش ترکیبی از بهترین نتایج بدست آمده را تشکیل داده و معرفی میکنیم.
فصل چهارم: این فصل به نتیجه نهایی پروژه و معرفی راهکارهای آینده اشاره میکند.
فصل دوم
مروری بر ادبیات و پیشینه تحقیق
2-1 داده کاوی چیست؟
بنا بر اعلام دانشگاه MIT دانش نوین داده کاوی یکی از ده دانش در حال توسعه‌ای است که دهه آینده را با انقلاب تکنولوژیکی مواجه می‌سازد. این تکنولوژی امروزه دارای کاربرد بسیار وسیعی در حوزه‌های مختلف است، به گونه‌ای که امروزه حد و مرزی برای کاربرد این دانش در نظر نگرفته‌اند [14].
داده کاوی، تحلیل داده و کشف الگوهای پنهان با استفاده از ابزارهای خودکار و یا نیمه خودکار است و هم چنین فرآیندی پیچیده جهت شناسایی الگوها و مدل های صحیح، جدید و به صورت بالقوه مفید در حجم وسیعی از داده می‌باشد، به طریقی که این الگوها و مدلها برای انسان‌ها قابل‌درک باشند. جمع‌آوری داده‌ها سبب شده سازمان‌ها منابع داده غنی و دانش ناچیزی داشته باشند. حجم این مجموعه داده‌ها به سرعت افزایش می‌یابد و باعث محدود شدن استفاده کاربردی از داده‌های ذخیره‌شده می‌شود. هدف اصلی داده کاوی استخراج الگوها از داده‌های موجود، افزایش ارزش ذاتی‌شان و تبدیل داده به دانش است [14].
با گسترش سیستمهای پایگاهی و حجم بالای داده‌های ذخیره‌شده در این سیستمها، به ابزاری نیاز است تا بتوان این داده‌ها را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از آن را در اختیار کاربران قرارداد. معمولاً کاربران پس از طرح فرضیه‌ای بر اساس گزارشات مشاهده‌شده به اثبات یا رد آن می‌پردازند درحالی‌که امروزه به روش‌هایی نیاز داریم که به کشف دانش می‌پردازند، یعنی روش‌هایی که با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه‌های منطقی را پیدا کرده و بیان نماید.
امروزه، بیش‌ترین کاربرد داده کاوی در بانک‌ها، مراکز صنعتی و کارخانجات بزرگ، مراکز درمانی و بیمارستان‌ها، مراکز تحقیقاتی، بازاریابی هوشمند می‌باشد. داده کاوی فرآیند اکتشاف اطلاعات و روندهای نهفته از درون حجم بسیار زیاد داده‌هایی است که در قالب پایگاه‌های داده‌ای، انباره های داده‌ای و یا هر نوع انباره اطلاعاتی ذخیره می‌شود. داده کاوی اطلاعات موجود در انبار داده‌ها را استخراج و داده‌ها را به دانشی حیاتی و مهم در ارتباط با کسب و کار تبدیل می‌نماید [15]. از طریق داده کاوی و دانش جدیدی که در اختیار قرار می‌دهد، افراد می‌توانند از داده‌ها به عنوان اهرمی جهت خلق فرصت‌ها یا ارزش‌های جدید در سازمان خود استفاده کنند و همچنین برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون بکار گرفته شود. در مسائل طبقه‌بندی، دسته‌ای از اشیاء که در داخل یک طبقه‌ای قرار دارند پیش‌بینی می‌شوند و در مسائل رگرسیون، یکسری از اعداد، پیش‌بینی می‌گردند.
در حال حاضر، داده کاوی مهم‌ترین فناوری جهت بهره‌برداری موثر از داده‌های حجیم است و اهمیت آن رو به فزونی است [16]. به طوری که تخمین زده شده است که مقدار داده‌ها در جهان هر 20 ماه به حدود دو برابر برسد. در یک تحقیق که بر روی گروه‌های تجاری بسیار بزرگ در جمع‌آوری داده‌ها صورت گرفت مشخص گردید که 19 درصد از این گروه‌ها دارای پایگاه داده‌هایی با سطح بیشتر از 50 گیگابایت می‌باشند و 59 درصد از آن‌ها انتظار دارند که در آینده‌ای نزدیک در چنین سطحی قرار گیرند [16].
2-2 تعاریف متنوعی از داده کاوی
در زیر به تعاریف داده کاوی از دیدگاههای مختلف میپردازیم:
داده کاوی کشف دانش از پایگاه داده‌ها نامیده می‌شود) نشانگر فرآیند جالب استخراج دانش از قبل ناشناخته (الگو از داده است [17].
فرآیند کشف الگوهای مفید از داده‌ها را داده کاوی می‌گویند [16].
فرآیند انتخاب، کاوش و مدل کردن داده‌های حجیم، جهت کشف روابط نهفته باهدف به دست آوردن نتایج واضح و مفید، برای مالک پایگاه داده‌ها را، داده کاوی گویند [17].
“فاید”، داده کاوی را این‌گونه تعریف کرد، یک فرایند استخراج از اطلاعات ضمنی ناشناخته و مفید از داده‌های ذخیره‌شده در پایگاه داده‌هاست [18].