Daryl Pregibon - Google Inc. Resear

Daryl Pregibon - Google Inc. Research Scientist states that: “Data Mining is a mixture of statistics, artificial intelligence and database research.” In other words, the purpose of this process is the automatic discovery of knowledge hidden in data using various computational techniques.
The purpose of this work is represented by the analysis of the impact of GRID technology for storing and processing large amounts of information and knowledge. Using computational power of computers and the most effective means of working with data, information exploitation is no longer a difficulty. It shows a strong expansion of the use of GRID technologies in various fields, as a consequence of the development of our society and, in particular, of the scientific and technical world that require technologies that allow all parties to use resources in a well-controlled and well organized way. Therefore, we can use GRID technologies for Data Mining processing. To see what the data “mining” process consist of, we must go through the following steps: construction and validation of the model and application of the model to new data. GRID - Data Mining connection can be successfully used to monitor environmental factors in environmental protection field, in civil engineering field to monitor the behavior in time, in medical field to determine diagnoses, in telecommunications. To be able to develop “mining” applications of the distributed data within a GRID network, the infrastructure that will be used is the Knowledge GRID one. This high level infrastructure has an architecture dedicated to data “mining” operations and specialized services for resource discovery stored in distributed deposits, information services management. In this concept, the achievement of data storage and processing is one of the most effective ways one can obtain results with high accuracy, according to initial requirements, using the automated know- edge discovery principles from the entire resource of knowledge existing in different systems. We can say that the main benefit obtained by using Knowledge GRID architecture is a major improvement in the execution speed of the “mining” process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Daryl Pregibon - Google Inc. วิจัยนักวิทยาศาสตร์ระบุว่า: "การทำเหมืองข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างวิจัยฐานข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และสถิติ" ในคำอื่น ๆ วัตถุประสงค์ของกระบวนการนี้คือ การค้นพบความรู้ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโดยใช้เทคนิคการคำนวณต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ วัตถุประสงค์ของงานนี้จะถูกแสดง โดยการวิเคราะห์ผลกระทบของเทคโนโลยีกริดสำหรับจัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลและความรู้ขนาดใหญ่ ใช้พลังงานคำนวณของคอมพิวเตอร์และวิธีการทำงานกับข้อมูลมีประสิทธิภาพมากที่สุด ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจะไม่มีปัญหา โปรแกรมจะแสดงขยายตัวแข็งแกร่งของการใช้เทคโนโลยีกริดในฟิลด์ต่าง ๆ เป็นลำดับการพัฒนา ของสังคม และ โดยเฉพาะ โลกทางวิทยาศาสตร์ และทางเทคนิคที่ต้องใช้เทคโนโลยีที่ช่วยให้ทุกฝ่ายใช้ทรัพยากรวิธีควบคุมที่ดี และเป็นระเบียบดี ดังนั้น เราสามารถใช้กริดเทคโนโลยีสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่ทำเหมืองแร่ เมื่อต้องการดูข้อมูล "ทำเหมือง" กระบวนการที่ประกอบของ เราต้องผ่านขั้นตอนต่อไปนี้: ก่อสร้างและตรวจสอบแบบและประยุกต์ใช้แบบจำลองข้อมูลใหม่ ตาราง - การทำเหมืองแร่การเชื่อมต่อข้อมูลสามารถถูกใช้เพื่อตรวจสอบปัจจัยแวดล้อมในเขตคุ้มครองสิ่งแวดล้อม ในวิศวกรรมโยธาฟิลด์การตรวจสอบลักษณะการทำงานในเวลา ในการตรวจสอบวิเคราะห์ ในการโทรคมนาคมสำเร็จ เพื่อให้สามารถพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ "เหมืองแร่" ของข้อมูลภายในเครือข่ายตารางกระจาย โครงสร้างพื้นฐานที่จะใช้เป็นตาราง ความรู้หนึ่ง สถาปัตยกรรมเพื่อการดำเนินงานของ "เหมืองแร่" ข้อมูลและบริการพิเศษสำหรับการค้นพบทรัพยากรที่เก็บไว้ในกระจายเงินฝาก การจัดการข้อมูลบริการโครงสร้างพื้นฐานระดับสูงนี้ได้ ในแนวคิดนี้ ความสำเร็จในการจัดเก็บข้อมูลและประมวลผลได้หนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดหนึ่งสามารถรับผลลัพธ์ มีความแม่นยำสูง ตามความต้องการเริ่มต้น การใช้หลักการค้นพบอัตโนมัติรู้ขอบจากทรัพยากรทั้งหมดของความรู้ที่มีอยู่ในระบบที่แตกต่างกัน เราสามารถบอกได้ว่าผลประโยชน์หลักที่ได้รับ โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบตารางความรู้ปรับปรุงใหญ่ในความเร็วในการดำเนินการของกระบวนการ "เหมืองแร่"

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดาริล Pregibon - Google Inc. นักวิทยาศาสตร์วิจัยกล่าวว่า ". การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนผสมของสถิติปัญญาประดิษฐ์และการวิจัยฐานข้อมูล" ในคำอื่น ๆ วัตถุประสงค์ของกระบวนการนี้คือการค้นหาโดยอัตโนมัติของความรู้ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโดยใช้เทคนิคการคำนวณต่างๆ
จุดประสงค์ของงานนี้เป็นตัวแทนจากการวิเคราะห์ผลกระทบของเทคโนโลยี GRID สำหรับการจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและความรู้ การใช้กำลังการคำนวณของคอมพิวเตอร์และวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการทำงานกับข้อมูลการใช้ประโยชน์ข้อมูลจะไม่ยากลำบาก มันแสดงให้เห็นถึงการขยายตัวที่แข็งแกร่งของการใช้งานของเทคโนโลยีกริดในด้านต่าง ๆ เป็นผลมาจากการพัฒนาของสังคมของเราและโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโลกทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคที่จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีที่ช่วยให้ทุกฝ่ายที่จะใช้ทรัพยากรในการเป็นอย่างดีการควบคุม และวิธีการจัดดี ดังนั้นเราจึงสามารถใช้เทคโนโลยี GRID สำหรับการประมวลผลการทำเหมืองข้อมูล เพื่อดูว่าข้อมูลที่ประกอบด้วย "เหมืองแร่" กระบวนการของการที่เราจะต้องไปผ่านขั้นตอนดังต่อไปนี้: การก่อสร้างและการตรวจสอบของรูปแบบและการประยุกต์ใช้แบบจำลองข้อมูลใหม่ GRID - การเชื่อมต่อการทำเหมืองข้อมูลสามารถนำมาใช้ประสบความสำเร็จในการตรวจสอบปัจจัยแวดล้อมในด้านการคุ้มครองสิ่งแวดล้อมในสาขาวิศวกรรมโยธาเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมในเวลานั้นในด้านการแพทย์เพื่อตรวจสอบวินิจฉัยในการสื่อสารโทรคมนาคม เพื่อให้สามารถที่จะพัฒนา "เหมืองแร่" การใช้งานของข้อมูลที่กระจายภายในเครือข่าย GRID โครงสร้างพื้นฐานที่จะนำไปใช้เป็นความรู้ของตารางหนึ่ง นี้โครงสร้างพื้นฐานในระดับสูงมีสถาปัตยกรรมที่ทุ่มเทให้กับข้อมูล "เหมืองแร่" การดำเนินงานและบริการพิเศษสำหรับการค้นพบทรัพยากรที่เก็บไว้ในเงินฝากกระจายการจัดการบริการข้อมูล ในแนวคิดนี้ความสำเร็จของการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคนหนึ่งสามารถได้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูงตามความต้องการเริ่มต้นโดยใช้หลักการการค้นพบโดยอัตโนมัติขอบรู้จากทรัพยากรทั้งหมดของความรู้ที่มีอยู่ในระบบที่แตกต่างกัน เราสามารถพูดได้ว่าประโยชน์หลักที่ได้จากการใช้ความรู้ของสถาปัตยกรรม GRID เป็นหลักในการปรับปรุงความเร็วในการทำงานของ "เหมืองแร่" กระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แดริล pregibon - กูเกิล นักวิจัยระบุว่า : " การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนผสมของสถิติปัญญาประดิษฐ์และฐานข้อมูลวิจัย . " ในคำอื่น ๆวัตถุประสงค์ของกระบวนการนี้คือการค้นพบโดยอัตโนมัติของความรู้ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโดยใช้เทคนิคการคำนวณต่าง ๆ
วัตถุประสงค์ของงานนี้ คือ แสดงโดย การวิเคราะห์ผลกระทบของเทคโนโลยีกริดสำหรับการจัดเก็บและการประมวลผลจำนวนมากของข้อมูลและความรู้ โดยใช้การคำนวณพลังงานของคอมพิวเตอร์และวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการทำงานกับข้อมูลจากข้อมูลไม่ยาก มันแสดงให้เห็นถึงการขยายตัวที่แข็งแกร่งของการใช้เทคโนโลยีกริดในด้านต่าง ๆผลที่ตามมาของการพัฒนาของสังคม และโดยเฉพาะใน ของโลกที่ใช้เทคโนโลยีด้านวิทยาศาสตร์และเทคนิคที่ช่วยให้ทุกฝ่ายใช้ทรัพยากรในการควบคุมอย่างดีและจัดได้ดีนะ ดังนั้น เราสามารถใช้เทคโนโลยีกริดสำหรับการประมวลผลข้อมูลเหมืองแร่ เพื่อดูข้อมูล " เหมืองแร่ " กระบวนการประกอบด้วย เราต้องไปผ่านขั้นตอนต่อไปนี้ :การก่อสร้างและการตรวจสอบความถูกต้องของรูปแบบและการใช้รูปแบบข้อมูลใหม่ ตาราง -- การเชื่อมต่อข้อมูลเหมืองแร่สามารถนำมาใช้เพื่อตรวจสอบปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมในด้านการป้องกันสิ่งแวดล้อม ในสาขาวิศวกรรมโยธา เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมในเวลา ในทางการแพทย์การตรวจสอบการวินิจฉัยในกิจการโทรคมนาคมเพื่อให้สามารถพัฒนา " เหมืองแร่ " การกระจายข้อมูลภายในตารางเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ คือ ความรู้ที่ตารางหนึ่ง นี้ระดับโครงสร้างพื้นฐานมีสถาปัตยกรรมโดยเฉพาะข้อมูล " เหมืองแร่ " การดำเนินงานและบริการพิเศษสำหรับทรัพยากรการกระจายเงินฝากไว้ในการจัดการบริการสารสนเทศ ในแนวคิดนี้ผลสัมฤทธิ์ของการจัดเก็บข้อมูลและประมวลผลเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดหนึ่งสามารถได้รับผลลัพธ์ที่มีความถูกต้องสูง ตามความต้องการเบื้องต้น โดยอัตโนมัติ รู้ - ขอบค้นพบหลักการจากทรัพยากรทั้งหมดของความรู้ที่มีอยู่ในระบบที่แตกต่างกันเราสามารถพูดได้ว่าผลประโยชน์หลักที่ได้จากการใช้สถาปัตยกรรมกริด ความรู้ คือ การปรับปรุงที่สำคัญในการเพิ่มความเร็วของกระบวนการ " เหมืองแร่ "