Extragerea de cunoștințe din date oor Engels

Extragerea de cunoștințe din date

Vertalings in die woordeboek Roemeens - Engels

data mining

naamwoord

computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems; interdisciplinary subfield of computer science

voorbeelde

statisticile privind resursele umane din domeniul științei și al tehnologiei, inclusiv statisticile privind repartizarea pe sexe și mobilitatea, statisticile privind brevetele, statisticile privind sectoarele industriale cu tehnologie de vârf și serviciile bazate pe extragerea de cunoștințe din date și alte statistici din domeniul științei și al tehnologiei.
statistics on human resources in science and technology, including gender and mobility statistics, statistics on patents, statistics on high-technology industries and knowledge-based services and other statistics on science and technology.

statisticile privind resursele umane din domeniul științei și al tehnologiei, inclusiv statisticile privind repartizarea pe sexe și mobilitatea (RUST), statisticile privind brevetele, statisticile privind sectoarele industriale cu tehnologie de vârf și serviciile bazate pe extragerea de cunoștințe din date și alte statistici din domeniul științei și al tehnologiei
statistics on human resources in science and technology, including gender and mobility statistics (HRST), statistics on patents, statistics on high-technology industries and knowledge-based services and other statistics on science and technology

statisticile privind resursele umane din domeniul științei și al tehnologiei, inclusiv statisticile privind repartizarea pe sexe și mobilitatea (RUST), statisticile privind brevetele, statisticile privind sectoarele industriale cu tehnologie de vârf și serviciile bazate pe extragerea de cunoștințe din date și alte statistici din domeniul științei și al tehnologiei.
(c) statistics on human resources in science and technology, including gender and mobility statistics (HRST), statistics on patents, statistics on high-technology industries and knowledge-based services and other statistics on science and technology.

(c) statisticile privind resursele umane din domeniul științei și al tehnologiei, inclusiv statisticile privind repartizarea pe sexe și mobilitatea (RUST), statisticile privind brevetele, statisticile privind sectoarele industriale cu tehnologie de vârf și serviciile bazate pe extragerea de cunoștințe din date și alte statistici din domeniul științei și al tehnologiei.
(c) statistics on human resources in science and technology, including gender and mobility statistics (HRST), statistics on patents, statistics on high-technology industries and knowledge-based services and other statistics on science and technology.

Astfel de reprezentări formale ale cunoștințelor pot fi utilizate în indexarea și regăsirea pe bază de conținut, interpretarea scenei, sprijinirea deciziilor clinice, descoperirea de cunoștințe (extragerea de inferențe „interesante“ și deducții acționabile din baze mari de date), și alte domenii.
Such formal knowledge representations can be used in content-based indexing and retrieval, scene interpretation, clinical decision support, knowledge discovery (mining "interesting" and actionable inferences from large databases), and other areas.

analiza scenariilor pentru extragerea integrată a informațiilor din date eterogene, pentru derivarea și descoperirea de noi tipare și cunoștințe
analysis of scenarios for integrated extraction of information from heterogeneous data, for derivation and discovery of new patterns and knowledge

analiza scenariilor pentru extragerea integrată a informațiilor din date eterogene, pentru derivarea și descoperirea de noi tipare și cunoștințe;
analysis of scenarios for integrated extraction of information from heterogeneous data, for derivation and discovery of new patterns and knowledge

Acestea includ diferite tehnici de explorare statistică și de date (explorare de date), vizate în special pentru extragerea cunoștințelor acționabile din volume mari de date existente.... [-]
These include various statistical and data mining (data exploration) techniques, specifically targeted for the extraction of actionable knowledge from large volumes of existing data.... [-]

UCA Master of Science "Data Science" pregătește viitorii specialiști în tehnici matematice și instrumente informatice necesare pentru extragerea cunoștințelor din mase de date.
The UCA "Data Science" Master of Science prepares future specialists in mathematical techniques and computer tools necessary for the extraction of knowledge from masses of data.

Pe lângă explorarea posibilelor aplicații ale noilor tehnologii – analiza ADN-ului pentru identificarea vitelor, interpretarea imaginilor din satelit în vederea supravegherii suprafețelor cultivate sau identificarea vaselor de pescuit, corelarea încrucișată a analizei izotopice a băuturilor și a alimentelor pentru determinarea conținutului și a originii acestora, colectarea de informații din surse deschise, tehnologii lingvistice pentru analiza documentelor în mai multe limbi – CCC continuă să le ofere clienților săi cunoștințe integrate acoperind un întreg ciclu, respectiv de la colectarea, fuziunea și extragerea datelor până la vizualizarea și estimarea acestora
As well as exploring the application of new technologies-DNA analysis for livestock identification, satellite image interpretation for crop acreage monitoring or fishing vessel identification, cross-correlation of isotopic analysis of beverages and foodstuffs to determine contents and origin, intelligence gathering from open sources, language technology to analyse multilingual documents-the JRC will continue to provide customers with the integrated knowledge that includes the entire cycle from data capture, data fusion, data mining through to visualisation and estimation

Acest curs se concentrează asupra utilizărilor tehnicilor de analiză a datelor în contexte de afaceri, luarea de decizii informate cu privire la tehnologii adecvate pentru a extrage cunoștințe din date și înțelegerea principiilor teoretice prin care operează o astfel de tehnologie.
This course focuses on the uses of data analytics techniques within business contexts, making informed decisions about appropriate technology to extract knowledge from data and understanding the theoretical principles by which such technology operates.

Extragerea de date din datele medicale trebuie, cu toate acestea, să se realizeze în conformitate cu cerințele legale, inclusiv cu cele pentru protecția datelor cu caracter personal, și poate genera probleme de natură etică, în special în ceea ce privește respectarea principiului consimțământului explicit și în cunoștință de cauză, în cazul în care este relevant, de exemplu, atunci când pacientul nu a permis în mod expres ca datele sale cu caracter personal să fie utilizate în scopul cercetării, atunci când i-a fost solicitat acordul.
Data mining of health data must however be done in compliance with legal requirements, including for the protection of personal data and may give rise to ethical issues, in particular regarding the respect of the principle of informed and explicit consent, where that is relevant, e.g. if the patient did not expressly permit his personal data to be used for research purposes at the time he was asked for his consent.

În decembrie 2009 a susținut teza de „Clasificarea topologică ponderată: aplicaţii modulare hibride şi colaborative”) – o lucrare privind manipularea bazelor de date pentru a extrage cunoștințe noi din imagini video, numerice sau de alt ordin.
In December 2009 he defended his doctoral thesis: “Classification Topologique pondérée: approches modulaires, hybrides et collaboratives” (“Weighted topological classification: modular and hybrid modular applications”) – a work on manipulating databases to extract new knowledge from video images, numerical or of another order.

Suntem convinși că extragerea cunoștințelor din date, este un proces iterativ, de aceea este nevoie să fie echilibrat efortul dintre crearea unui mecanism tehnic de colectare și analiza datelor și formarea capacităților interne ale companiei de a reacționa eficient la cunoștințele obținute din lucru cu datele.
We believe that extraction of knowledge from data is an iterative process, thus the balance should be obtained between the complexity of framework how analysis is made and the ability of company’s resources to react efficiently to knowledge obtained.