تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلانداده (2)khalooei
اسلایدهای ارائه جلسه دوم "تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلانداده" 7دی1395 در کارگروه دادههای عظیم دانشگاه صنعتی شریف
محمد خالوئی
mkhalooei@gmail.com
---------------------------------
Analysis of big data, with deep learning approach presentation slides that presented by Mohammad khalooei at Sharif University big data committee on 27 Dec 2016.
جابجایی غیر قانونی داده ها (نشت اطلاعات ) تهدیدی جدی برای سازمانها است . مطالعه اخیر از 350شرکت نشان می دهد که بطور متوسط هزینه کل اخلال داده ها در امریکا برابر 8/3 میلیون دلار است . برای جلوگیری از این تهدید ، شرکتها مکانیسم محیط امنیتی خود را مانند فایروال را به منظور جلوگیری از جریان ناخواسته داده ها گسترش داده اند
عبارت کلان داده به مجموعههای داده ای اشاره دارد که به اندازه ای بزرگ و حجیم هستند که با ابزارهای مدیریتی و پایگاههاي داده سنتی و معمولی قابل مدیریت نیستند. مشکلات اصلی در کار با این نوع دادهها مربوط به برداشت و جمعآوری، ذخیرهسازی، جستوجو، اشتراکگذاری، تحلیل و نمایش آنها می باشد. کلان داده به عنوان یکی از فناوری های کلیدی و نوظهور به اذعان بسیاری از خبرگان می تواند تاثیرات شگرفی بر جای بگذارد. امروزه با گسترش شبکههای اجتماعی و ظهور منابع جدید اطلاعاتی، حجم دادههای تولیدی به شکل روزافزونی در حال افزایش است. نظرات کاربران شبکههای اجتماعی، محتواهای بههد اشتراک گذاشته شده و اطلاعات ضبط شده توسط حسگرهای مختلف همگی از انواع منابعی هستند که در این انفجار اطلاعاتی نقش ایفا می کنند. با استفاده از تحلیل حجمهاي بیشتری از دادهها، ميتوان تحلیلهاي بهتر و پيشرفتهتري را برای مقاصد مختلف، از جمله مقاصد تجاری، پزشکی و امنیتی، انجام داد و نتایج مناسبتری را دریافتکرد. پیوند موجود بین کلان داده و ابزارهای متن باز به وضوح با استفاده از ابزار هدوپ شروع شد و این روند در ادامه سرعت بیشتری به خود گرفت
تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلانداده (2)khalooei
اسلایدهای ارائه جلسه دوم "تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلانداده" 7دی1395 در کارگروه دادههای عظیم دانشگاه صنعتی شریف
محمد خالوئی
mkhalooei@gmail.com
---------------------------------
Analysis of big data, with deep learning approach presentation slides that presented by Mohammad khalooei at Sharif University big data committee on 27 Dec 2016.
جابجایی غیر قانونی داده ها (نشت اطلاعات ) تهدیدی جدی برای سازمانها است . مطالعه اخیر از 350شرکت نشان می دهد که بطور متوسط هزینه کل اخلال داده ها در امریکا برابر 8/3 میلیون دلار است . برای جلوگیری از این تهدید ، شرکتها مکانیسم محیط امنیتی خود را مانند فایروال را به منظور جلوگیری از جریان ناخواسته داده ها گسترش داده اند
عبارت کلان داده به مجموعههای داده ای اشاره دارد که به اندازه ای بزرگ و حجیم هستند که با ابزارهای مدیریتی و پایگاههاي داده سنتی و معمولی قابل مدیریت نیستند. مشکلات اصلی در کار با این نوع دادهها مربوط به برداشت و جمعآوری، ذخیرهسازی، جستوجو، اشتراکگذاری، تحلیل و نمایش آنها می باشد. کلان داده به عنوان یکی از فناوری های کلیدی و نوظهور به اذعان بسیاری از خبرگان می تواند تاثیرات شگرفی بر جای بگذارد. امروزه با گسترش شبکههای اجتماعی و ظهور منابع جدید اطلاعاتی، حجم دادههای تولیدی به شکل روزافزونی در حال افزایش است. نظرات کاربران شبکههای اجتماعی، محتواهای بههد اشتراک گذاشته شده و اطلاعات ضبط شده توسط حسگرهای مختلف همگی از انواع منابعی هستند که در این انفجار اطلاعاتی نقش ایفا می کنند. با استفاده از تحلیل حجمهاي بیشتری از دادهها، ميتوان تحلیلهاي بهتر و پيشرفتهتري را برای مقاصد مختلف، از جمله مقاصد تجاری، پزشکی و امنیتی، انجام داد و نتایج مناسبتری را دریافتکرد. پیوند موجود بین کلان داده و ابزارهای متن باز به وضوح با استفاده از ابزار هدوپ شروع شد و این روند در ادامه سرعت بیشتری به خود گرفت
Big Data and Machine Learning Workshop - Day 3 @ UTACMAmir Sedighi
اسلاید سومین روز از کارگاه ۷ روزه دادههای بزرگ و یادگیری ماشین با معرفی راهکارهای متن باز پردازش دادههای بزرگ و راهحلهای پردازش جریانداده برگزار شد. مفاهیم مورد بررسی قرار گرفت. یک نمونه کوچک اجرایی از بهره گیری هدوپ ارائه شد. این دوره به همت ایسیام دانشگاه تهران برگزار میشود
زمان هر جلسه ۲ ساعت است
Big Data and Machine Learning Workshop - Day 3 @ UTACMAmir Sedighi
اسلاید سومین روز از کارگاه ۷ روزه دادههای بزرگ و یادگیری ماشین با معرفی راهکارهای متن باز پردازش دادههای بزرگ و راهحلهای پردازش جریانداده برگزار شد. مفاهیم مورد بررسی قرار گرفت. یک نمونه کوچک اجرایی از بهره گیری هدوپ ارائه شد. این دوره به همت ایسیام دانشگاه تهران برگزار میشود
زمان هر جلسه ۲ ساعت است
تاثیر بالای فناوری و دانش در رشد اقتصادی به نسبت نیروی کار و سرمایه (مدل رشد سولو)
دستاوردهای جدید به نسبت انقلاب اول و دوم بیش از آنکه جایگزین نیروی بازوی کار شود جایگزین مغز او شده است
تابع تولید با بازده ثابت نسبت به مقیاس تبدیل به بازده صعودی نسبت به مقیاس شده است
بازاریابی دیجیتال - دیجیتال مارکتینگ Digital MarketingAdel Talebi
جلسه 23 شهریور 95 انجمن مدیریت ایران
Iran Management Association
این جلسه در محل شورای هماهنگی انجمن های علمی ایران برگزار شد
برای دریافت فایل صوتی این جلسه می توانید به ایمیلی که در انتهای اسلاید اعلام شده است یک ایمیل با درج لینک این اسلاید بزنید تا فایل صوتی جلسه برای شما ارسال شود
دانلود فایل صوتی جلسه :
http://360x.ir/adeltalebi.ir/950623/Digital-Marketing-V4-950623-AnjomanModiriat.mp3
Identification of linear dynamic systems operating in a networked environment Pourya Parsa
این مقاله به مشکلات موجود در شناسایی سیستم های شبکه ای میپردازد و تمرکز اصلی آن به شناسایی مدلهای ریاضی که درسیستم های شبکه ایکنترل،تخمینی،فیلترینگ،نیازمند هستند میباشد
براي شروع فعالیت بازاریابی و صادرات به صورت اصولی پیشنهاد می شود در نخستین گام دانش خود را در این زمینه ارتقا دهید. بدین منظور مطالعه کتابهاي مرتبط با بازاریابی، امور گمرکی و ترخیص کالا، قوانین و مقررات صادرات و واردات کالا و اصول و چارچوب حقوقی قراردادهاي بین المللی بازرگانی که از سوي اتاق بازرگانی و صنایع و معادن تهران، موسسه مطالعات و پژوهشهاي ۱ بازرگانی وابسته به وزارت بازرگانی و دیگر موسسات انتشار مییابد، توصیه میشود
فایل ارائه بازاریابی دیجیتال - روز اول
دوره آذر 95 در سازمان مدیریت صنعتی
معرفی کلی، مفاهیم اولیه، تبدیل ابزارهای سنتی به دیجیتال، معرفی منابع و مراجع برای اطلاعات بیشتر
34. تاضذ؟ هی الزم تقلة تطخیع ترای ُداد کالى چرا
33
- Ad-hoc querying and reporting
- Data mining techniques
- Structured data, typical sources
- Small to mid-size datasets
- Optimizations and predictive analytics
- Complex statistical analysis
- All types of data, and many sources
- Very large datasets
- More of a real-time
33
40. 39
هراجغ
J.P.Morgan . (2014) .2014 AFP Payments Fraud and Control Survey , Report of Survey Results
www.ismgcorp.com
کارت تقلة هذیریت ّایسیستن تررسی.کار ٍ کسة هٌْذسی ٍ فٌاٍری هذیریت–آرر اًفَرهاتیک خذهات ضرکت94
The Forrester Wave™: Enterprise Fraud Management, Forrester, 2013
2015 IBM Corporation Fraud Detection & Management System A real time actionable counter fraud decision management system Antonio
Dell’Olio – Senior IT Architect Barbara Camandone – Client IT Manager
Montazer, G. A., & ArabYarmohammadi, S. (2015). Detection of phishing attacks in Iranian e-banking using a fuzzy–rough hybrid system. Applied
Soft Computing, 35, 482-492. doi:10.1016/j.asoc.2015.05.059
Alcaraz, C., Cazorla, L., & Fernandez, G. (2014). Context-Awareness Using Anomaly-Based Detectors for Smart Grid Domains. In Risks and
Security of Internet and Systems (pp. 17-34). Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-17127-2_2
Pfitzmann, B., Powers, C., & Waidner, M. (2007). IBM’s Unified Governance Framework (UGF) Initiative. IBM Research Division. Research Report
RZ, 3699(99709), 10.
Kaisler, S. H., Espinosa, J. A., Armour, F., & Money, W. H. (2014, January). Advanced Analytics--Issues and Challenges in a Global Environment. In
System Sciences (HICSS), 2014 47th Hawaii International Conference on (pp. 729-738). IEEE.
Katal, A., Wazid, M., & Goudar, R. H. (2013, August). Big data: Issues, challenges, tools and Good practices. In Contemporary Computing (IC3),
2013 Sixth International Conference on (pp. 404-409). IEEE.
Mohanty, S., Jagadeesh, M., & Srivatsa, H. (2013). Big Data Imperatives: Enterprise ‘Big Data’Warehouse,‘BI’Implementations and Analytics.
Apress.
Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM computing surveys (CSUR), 41(3), 15.
Doi:10.1145/1541880.1541882
Kovach.S, Ruggiero. W.V. (2011). Online Banking Fraud Detection Based on Local and Global Behavior. The Fifth International Conference on
Digital Society
29-43). ACM.
Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107-113.