پروپوزال توسعه یک روش بهینه برای کشف وابستگی‌های شمولی در داده‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی و تحلیل الگو

توسعه یک روش بهینه برای کشف وابستگی‌های شمولی در داده‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی و تحلیل الگو

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک روش نوین برای کشف وابستگی‌های شمولی در مجموعه‌های داده می‌پردازد. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی و تحلیل الگو، این روش قادر خواهد بود تا روابط پیچیده بین داده‌ها را شناسایی کند و به بهبود کیفیت تصمیم‌گیری در سیستم‌های هوشمند کمک کند.

اهداف

تحلیل نیازهای کشف وابستگی: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در کشف وابستگی‌های شمولی و تأثیر آن بر کیفیت داده‌ها.
طراحی الگوریتم یادگیری تقویتی: توسعه یک الگوریتم که از یادگیری تقویتی برای شناسایی و استخراج وابستگی‌های شمولی استفاده کند. و بتواند به طور خودکار بهبود یابد.
ارزیابی عملکرد روش: بررسی و ارزیابی دقت و کارایی روش طراحی شده در مقایسه با روش‌های سنتی کشف وابستگی و تحلیل تأثیر آن بر روی کیفیت نتایج.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه کشف وابستگی‌های شمولی پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و تکنیک‌های یادگیری تقویتی مانند Q-learning و Deep Q-Learning بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به محققان و سازمان‌ها کمک کند. تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند، کیفیت داده‌ها را افزایش دهند و از اطلاعات استخراج شده برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند.
با توجه به اهمیت روزافزون تحلیل داده‌ها و نیاز به کشف روابط پیچیده بین داده‌ها، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه داده‌کاوی و علوم کامپیوتر مورد استفاده قرار گیرد.