نقش یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ

محمدجواد تیموری¹

چکیده :
یادگیری عمیق یکی از روش‌های پرکاربرد و موثر در تحلیل داده‌های بزرگ است. این روش از شبکه‌های عصبی عمیق برای استخراج و تفسیر الگوها و اطلاعات از داده‌های بزرگ استفاده می‌کند. با توجه به حجم بزرگ داده‌های موجود امروزی، استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل این داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا کرده است. این روش به انسان امکان می‌دهد تا الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها را شناسایی کند و اطلاعات مفیدی را استخراج کند که در تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌ها می‌تواند کمک کننده باشد. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ به عنوان یک ابزار قدرتمند واکنشگرا شناخته می‌شود. با توجه به قابلیت‌های خودآموزی و پیش‌بینی، این روش می‌تواند به صورت خودکار و بهبود یافته با گذشت زمان با داده‌های جدید کار کند. این امکان به تحلیلگران و محققان کمک می‌کند تا به داده‌های جدید و تغییراتی که در داده‌ها رخ می‌دهد، واکنش نشان دهند و به روز رسانی‌های لازم را اعمال کنند. به این ترتیب، یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ نه تنها به بهبود عملکرد و دقت تحلیل‌ها کمک می‌کند، بلکه به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری نیز کمک می‌کند.

کلمات کلیدی : یادگیری عمیق تحلیل داده‌های بزرگ شبکه‌های عصبی عمیق استخراج الگوها

---

زبان مقاله : فارسی
محور مقاله : مهندسی کامپیوتر
محل انتشار : اولین کنفرانس بین المللی رویکردهای نوین در مهندسی و علوم پایه
آدرس وب سایت کنفرانس : icnabs.ir/1st
کد IOI مقاله : XKGC-AZZDZE
لینک مستقیم مقاله : https://isnac.ir/XKGC-AZZDZE
نمایش چکیده انگلیسی : https://isnac.ir/SA/XKGC-AZZDZE

سایر مقالات ارائه دهنده

1. نقش یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ

سایر مقالات محل انتشار

1. The Role of Machine Learning in Cybersecurity
2. Corrosion and Allergic Reactions: Investigating Metal Ion Release from Biomaterials
3. پروتکل‌های ارتباطی امن برای جلوگیری از نفوذ و دسترسی غیرمجاز به داده‌های حسگر بی‌سیم
4. بررسی نقش معماری در ایجاد شهرهای پایدار و محیط زیست دوست
5. نقش فضاهای عمومی در طراحی شهری
6. نقش یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ
7. Security in Internet of Things (IoT) Devices through Blockchain Technology
8. بررسی تاثیر معماری بر فضاهای آموزشی و یادگیری دانشگاهی
9. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ
10. بررسی عوامل مؤثر بر تحقق شهر دوستدار زنان (مورد پژوهی: شهر مشهد)
11. Evaluation Metrics for Machine Learning Techniques: A Comprehensive Review and Comparative Analysis of Performance Measurement Approaches
12. اثرات تغییر اقلیم بر طراحی ساختمان
13. بررسی تاثیرات محیطی در طراحی پایدار سیستم‌های حمل و نقل عمومی
14. توسعه تکنولوژی باتری‌های قابل شارژ با طول عمر بالا
15. انرژی های تجدید پذیر در معماری پایدار