tailieunhanh - Bài giảng Khai mở dữ liệu: Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases - Data Mining)

Bài giảng Khai mở dữ liệu: Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases - Data Mining) giúp các bạn biết tại sao KDD & DM là cần thiết? Những ứng dụng của KDD & DM, quá trình KDD, giải thuật DM. | Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Cần Thơ Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu Knowledge Discovery in Databases - Data Mining Đỗ Thanh Nghị dtnghi@ Cần Thơ 12-2016 Nội dung tại sao KDD & DM là cần thiết? những ứng dụng của KDD & DM quá trình KDD giải thuật DM kết luận và hướng phát triển tài liệu tham khảo 2 Nội dung tại sao KDD & DM là cần thiết? những ứng dụng của KDD & DM quá trình KDD giải thuật DM kết luận và hướng phát triển tài liệu tham khảo 3 Sự bùng nổ dữ liệu trong những năm 90, với sự phát triển mạnh của: tại sao KDD & DM là cần thiết? những ứng dụng của KDD & DM quá trình KDD giải thuật DM kết luận và hướng phát triển tài liệu tham khảo công nghệ vi xử lý công nghệ lưu trữ công nghệ truyền thông ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lãnh vực dữ liệu tăng nhanh bùng nổ dữ liệu (Lyman et al., 2003), 4 Một vài ví dụ tại sao KDD & DM là cần thiết? những ứng dụng của KDD & DM quá trình KDD giải thuật DM kết luận và hướng phát triển tài liệu tham khảo cơ sở dữ liệu khoa học thiên văn Europe’s Very Long Baseline Interforometry (VLBI) 16 kính thiên văn mỗi kính thu 1 Gigabits/giây dữ liệu phân tích dữ liệu thu được của 25 ngày kho dữ liệu quá lớn, vài Terabytes (1) (1): 1 Kb = 1000 bytes, 1 Mb = 10002 bytes, 1 Gb = 10003 bytes, 1 Tb = 10004 bytes, 1 Pb = 10005 bytes, 1 Eb = 10006 bytes, 1 Zb = 10007 bytes, 1 Yb = 10008 .