Berikut ini adalah postingan artikel kamus teknis bidang teknik teknologi Keinsinyuran yang menjelaskan tentang pembahasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata knowledge discovery in databases (kdd) berdasarkan dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya yang sudah Kami rangkum dan kumpulkan.
Daftar isi konten:
Pengertian Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Baiklah, jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan knowledge discovery in databases (kdd) ini?
Berikut adalah penguraian pengertian dari kamus teknik teknologi Keinsinyuran.
Penemuan Pengetahuan dalam Database (KDD) adalah proses menemukan pengetahuan yang bermanfaat dari kumpulan data.
Teknik penambangan data yang banyak digunakan ini adalah proses yang mencakup persiapan dan pemilihan data, pembersihan data, menggabungkan pengetahuan sebelumnya pada set data dan menafsirkan solusi yang akurat dari hasil yang diamati.
Area aplikasi KDD utama meliputi pemasaran, deteksi penipuan, telekomunikasi dan manufaktur.www.keinsinyuran.com
Penjelasan dari Apa itu Pengertian, Arti, dan Istilah Teknis Kata Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Untuk dapat lebih mendalami arti penjelasan serta maksud dari acronym atau kata tersebut di atas, kita semua tentunya juga harus memahami betul terkait penjelasan dari apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi knowledge discovery in databases (kdd) .
Di sini, perlu Kami jelaskan bahwa dalam menguraikan artinya sendiri, pasti kita harus mendasari penjelasannya dari sumber terkait, relevan, dan terpercaya, baik itu yang berasal situs engineering-dictionary ataupun kamus sejenis bidang teknik, teknologi, maupun secara langsung yang bersumber dari pengertian menurut para ahli dan pakar di bidangnya sebagai berikut.
Secara tradisional, penambangan data dan penemuan pengetahuan dilakukan secara manual. Seiring berjalannya waktu, jumlah data dalam banyak sistem tumbuh menjadi lebih besar dari ukuran terabyte, dan tidak bisa lagi dipertahankan secara manual. Selain itu, untuk keberhasilan keberadaan bisnis apa pun, menemukan pola yang mendasari data dianggap penting. Akibatnya, beberapa alat perangkat lunak dikembangkan untuk menemukan data tersembunyi dan membuat asumsi, yang membentuk bagian dari kecerdasan buatan. Proses KDD telah mencapai puncaknya dalam 10 tahun terakhir. Sekarang memiliki banyak pendekatan berbeda untuk penemuan, yang mencakup pembelajaran induktif, statistik Bayesian, optimasi kueri semantik, akuisisi pengetahuan untuk sistem ahli dan teori informasi. Tujuan utamanya adalah untuk mengekstraksi pengetahuan tingkat tinggi dari data tingkat rendah. KDD termasuk kegiatan multidisiplin. Ini mencakup penyimpanan dan akses data, algoritma penskalaan ke set data besar -besaran dan menafsirkan hasil. Pembersihan data dan proses akses data yang termasuk dalam pergudangan data memfasilitasi proses KDD. Kecerdasan buatan juga mendukung KDD dengan menemukan undang -undang empiris dari eksperimen dan pengamatan. Pola yang diakui dalam data harus valid pada data baru, dan memiliki beberapa tingkat kepastian. Pola -pola ini dianggap sebagai pengetahuan baru. Langkah -langkah yang terlibat dalam seluruh proses KDD adalah: Identifikasi tujuan dari proses KDD dari perspektif pelanggan. Memahami domain aplikasi yang terlibat dan pengetahuan yang diperlukan Pilih kumpulan data target atau subset sampel data tempat penemuan dilakukan. Membersihkan dan preprocess data dengan memutuskan strategi untuk menangani bidang yang hilang dan mengubah data sesuai persyaratan. Sederhanakan set data dengan menghapus variabel yang tidak diinginkan. Kemudian, analisis fitur yang berguna yang dapat digunakan untuk mewakili data, tergantung pada tujuan atau tugas. Cocokkan tujuan KDD dengan metode penambangan data untuk menyarankan pola tersembunyi. Pilih algoritma penambangan data untuk menemukan pola tersembunyi. Proses ini termasuk memutuskan model dan parameter mana yang mungkin sesuai untuk keseluruhan proses KDD. Cari pola minat dalam bentuk representasional tertentu, yang mencakup aturan atau pohon klasifikasi, regresi dan pengelompokan. Menafsirkan pengetahuan penting dari pola yang ditambang. Gunakan pengetahuan dan masukkan ke dalam sistem lain untuk tindakan lebih lanjut. Dokumentasikan dan buat laporan untuk pihak yang berkepentingan.
Seperti yang dapat kita semua pahami, maksud definisi sendiri adalah sebuah limit, (a limitation) yang bermakna pembatas serta penerangan tentang apa itu arti suatu makna.
Definisi yang dimaksud di sini dapat diartikan dengan penguraian yang memberikan penggambaran, dan juga memberitahu akan sebuah pemaknaan, arti, ataupun karakteristik utama dari sesuatu baik itu, terkait prosesnya, kegiatannya, ataupun seseorang.
Seperti yang dapat Anda lihat pada bagian pengertiannya di atas, secara literal (makna harfiah atau aslinya), khususnya secara bahasa, kata “knowledge discovery in databases (kdd)” ini diartikan sebagai “penemuan pengetahuan dalam database (kdd)” dalam bahasa Indonesia.
Selain itu, istilah ini juga merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknik dan teknologi yang dimulai dengan awalan K, serta merupakan terms yang terkait dengan Data Management.
Arti Knowledge Discovery in Databases (KDD) dalam Kamus Terjemahan Bahasa Indonesia dan Inggris
Selain membahas tentang pengertian dan penjelasan definisinya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan membahas apa arti kata knowledge discovery in databases (kdd) dalam kamus terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris.
Agar lebih mudah untuk dipahami, di postingan khusus kamus ini Kami akan menguraikannya berupa tabel terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris seperti yang dapat dilihat di bawah ini.
Jenis | Bahasa Indonesia | Bahasa Inggris |
Terminologi | penemuan pengetahuan dalam database (kdd) | knowledge discovery in databases (kdd) |
Kategori | manajemen data | data management |
Penutup
Baiklah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi knowledge discovery in databases (kdd).
Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknik teknologi yang sudah Kami bagikan di artikel ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.
Jangan lupa lihat juga penjelasan dari apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi kata lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknik dan Teknologi yang ada di laman kamus Keinsinyuran Kami.
Sumber (Referensi)
Glosarium Keinsinyuran ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya seperti Wikipedia, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Knowledge Discovery in Databases (KDD) ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah “Data Management” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan K. Artikel kamus ini di-update pada bulan May tahun 2024.
- https://id.wikipedia.org/wiki/keinsinyuran
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknik
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://id.wikipedia.org/w/index.php?search=knowledge-discovery-in-databases-kdd
- https://www.oxfordreference.com/search?source=%2F10.1093%2Facref%2F9780199587438.001.0001%2Facref-9780199587438&q=knowledge-discovery-in-databases-kdd
- Lihat contoh gambar knowledge-discovery-in-databases-kdd melalui Google di sini
- Lihat contoh gambar knowledge-discovery-in-databases-kdd di Bing di sini