15 lines
19 KiB
CSV
15 lines
19 KiB
CSV
|
|
proposition_id,sentence,proposition_text
|
||
|
|
1,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|
||
|
|
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",الگوریتمهای طبقهبندی در دامنههای مختلف استفاده میشوند
|
||
|
|
2,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|
||
|
|
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",پیشگویی ورشکستگی از کاربردهای الگوریتمهای طبقهبندی است
|
||
|
|
3,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|
||
|
|
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",پیشگویی سرطان از کاربردهای الگوریتمهای طبقهبندی است
|
||
|
|
4,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|
||
|
|
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",تشخیص چهره از کاربردهای الگوریتمهای طبقهبندی است
|
||
|
|
5,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|
||
|
|
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",تشخیص کلاهبرداری از کاربردهای الگوریتمهای طبقهبندی است
|
||
|
|
6,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|
||
|
|
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",پیشگویی خرابی نرمافزار از کاربردهای الگوریتمهای طبقهبندی است
|
||
|
|
7,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
|