AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda 13 saylı şöbənin “Python mühitindən istifadə etməklə verilənlərin intellektual analizi” mövzusunda magistrlik dissertasiya işinin müzakirəsinə həsr olunmuş onlayn elmi seminarı keçirildi.
Məruzəni təqdim edən institutun magistrantı Eltun Əhmədov Data mining-in elmi-nəzəri problemləri, tətbiq sahələri, “K-means” klasterləşdirmə və onun modifikasiyaları, təklif olunan metodlar, aparılmış eksperimentlər barədə ətraflı məlumat verdi.
E.Əhmədov bildirdi ki, dissertasiya işinin əsas məqsədi müxtəlif həcmdə olan verilənlər üzərində “K-means” alqoritmi və onun modifikasiyalarından istifadə etməklə eksperimentlər aparmaq və müqayisəli analiz etmək, daha effektiv nəticə əldə etmək üçün yeni yanaşma təklif etməkdir.
Data mining-in tətbiq sahələrindən söz açan məruzəçi qeyd etdi ki, ondan təhsil, maliyyə və bankçılıq, terrorizmlə mübarizə və digər sahələrdə, bazar səbəti analizində, müdaxilələrin və yalanların aşkarlanmasında geniş istifadə etmək olar.
O, həmçinin iyerarxik, bölünməyə, sıxlığa, modelə və şəbəkəyə əsaslanan klasterləşdirmə metodları, “K-means” klasterləşdirmə, onun üstünlükləri, çatışmazlıqları və modifikasiyaları barədə məlumatı seminar iştirakçılarının diqqətinə çatdırdı.
Dissertasiya işinin əsas nəticələrini təqdim edən E.Əhmədov elmi tədqiqatda qeyd edilən məsələlərin həllinə nail olmaq üçün “K-means”, “K-means++” və “Mini batch K-means” alqoritmləri vasitəsilə eksperimentlərin aparıldığını və nəticələrin müqayisəli analiz edildiyini bildirdi. Bu alqoritmlərin çatışmazlıqlarının aradan qaldırılması məqsədilə hibrid “PCA” və “Elbow” metodlarının təklif olunduğunu, eksperimentin nəticələrinin müxtəlif qiymətləndirmə indeksləri və alqoritmin yerinə yetirilmə vaxtına əsasən analiz edildiyini söylədi.
“Beləliklə, eksperimentin nəticələrini əks etdirən cədvəllərdən də göründüyü kimi, təklif edilən metodlardan (“PCA” və “Elbow”) istifadə edilən zaman böyük ölçülü verilənlərdə “K-means++” alqoritminin effektivliyi artır”, – deyə tədqiqatçı bildirdi. Qeyd etdi ki, eksperimentlərin nəticələrindən də müşahidə etmək olar ki, təklif olunan yanaşmadan istifadə etməklə “K-means” alqoritminin modifikasiya edilmiş versiyaları vasitəsilə böyük həcmli verilənlərin klasterləşdirilməsində effektivliyi artırmaq mümkündür.
Sonra məruzə ətrafında fikir mübadiləsi aparıldı, suallar cavablandırıldı.
Sonda dissertasiya işi üzrə elmi rəhbər, şöbənin müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev mövzu ilə bağlı fikirlərini bildirdi, təklif və tövsiyələrini səsləndirdi.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.
