판매용 중고 MECO / FICO MISS #293634029

MECO/FICO MISS는 다중 계층 유도 장비 슬라이서를 사용한 Maximum Entropy Clustering/Fuzzy Inference Clustering의 약자입니다. 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 사용되는 강력한 데이터 스크리빙 (Scribing) 및 다이빙 시스템 (Dicing System) 으로, 기업에서 보다 자세한 의사 결정을 내릴 수 있는 관계를 찾아냅니다. 이 장치는 유도 (inductive) 및 비지원 기계 학습 알고리즘의 혁신적인 조합을 사용하여 데이터 (data) 가 정확하고 효율적인 방식으로 무엇을 의미하는지 현명한 추론을 만듭니다. 이 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석, 합성하고, 패턴과 경향을 밝히기 위해 귀납적 추론 방법을 사용합니다. 확장성 때문에, 이 기계는 특히 대규모 데이터 마이닝 작업에 적합합니다. 또한 많은 양의 데이터를 분석하여 예측과 전략을 파악하는 데 사용될 수 있습니다 (영문). 이 도구는 다음과 같은 네 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다. MECO (Maximal Entropy Clustering) - 이 컴포넌트는 데이터 세트의 기본 패턴을 단순화하기 위해 최대 엔트로피를 사용하는 클러스터링 알고리즘을 적용하여 데이터에서 노이즈를 제거합니다. 클러스터의 가장 중요한 (또는 "중앙 (centers)") 레코드와 이러한 센터와 가장 유사한 레코드를 확인할 수 있습니다. 2. Fuzzy Inference Clustering (FICO) - 이 구성 요소는 퍼지 논리 원리를 사용하여 유사성 및 상관 관계와 같은 데이터 객체 간의 관계를 식별합니다. 이 구성 요소는 레코드 간 관계를 나타내는 데이터 세트의 '허브' 를 식별하는 데 도움이 됩니다. 3. MECO MISS (Multi-Layer Induction Asset) - 이 컴포넌트는 신경 네트워크와 Bayesian 네트워크의 조합을 사용하여 원본 데이터의 모델 버전을 구축합니다. 자료의 패턴과 경향을 감지하고, 통찰력을 제공할 수 있는데, 그렇지 않으면 쉽게 얻을 수 있습니다. 4. 슬라이서 (Slicer) - 이 컴포넌트는 처리된 데이터를 가져와 시각화 (Visualize) 하여 데이터 세트에 존재하는 기본 관계를 더 잘 이해합니다. 이 네 가지 구성 요소의 조합을 사용하여 FICO MISS 는 숨겨진 패턴을 발견하기 위해 대용량 데이터 세트를 빠르고 정확하게 슬라이스 (slice) 하고 주사위 (dice) 할 수 있습니다. 이는 고객 세분화, 가격 최적화, 사기 행위 감지, 위험 관리 등 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. MISS (MISS) 는 고객, 운영 및 시장 역학을 더 잘 이해하기 위해 복잡한 데이터 세트를 파악해야 하는 모든 기업에 유용한 툴입니다. 이 모델은 보다 진보적인 예측 (predictive) 모델을 개발하기 위한 토대 역할을 할 수도 있는데, 이는 경쟁력을 확보하려는 조직에 이상적인 선택입니다.