Data farming (original) (raw)
تنمية البيانات هي عملية تحديد الخاصيات المثلى لانتقاء البيانات وجمعها ومعالجتها.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | تنمية البيانات هي عملية تحديد الخاصيات المثلى لانتقاء البيانات وجمعها ومعالجتها. (ar) Data farming is the process of using designed computational experiments to “grow” data, which can then be analyzed using statistical and visualization techniques to obtain insight into complex systems. These methods can be applied to any computational model. Data farming differs from Data mining, as the following metaphors indicate: Miners seek valuable nuggets of ore buried in the earth, but have no control over what is out there or how hard it is to extract the nuggets from their surroundings. ... Similarly, data miners seek to uncover valuable nuggets of information buried within massive amounts of data. Data-mining techniques use statistical and graphical measures to try to identify interesting correlations or clusters in the data set. Farmers cultivate the land to maximize their yield. They manipulate the environment to their advantage using irrigation, pest control, crop rotation, fertilizer, and more. Small-scale designed experiments let them determine whether these treatments are effective. Similarly, data farmers manipulate simulation models to their advantage, using large-scale designed experimentation to grow data from their models in a manner that easily lets them extract useful information. ...the results can reveal root cause-and-effect relationships between the model input factors and the model responses, in addition to rich graphical and statistical views of these relationships. A NATO modeling and simulation task group has documented the data farming process in the Final Report of MSG-088.Here, data farming uses collaborative processes in combining rapid scenario prototyping, simulation modeling, design of experiments, high performance computing, and analysis and visualization in an iterative loop-of-loops. (en) Data Farming — процес генерації («вирощування») даних з метою застосування їх для створення штучного середовища (наприклад, віртуальної реальності), моделей різних систем, формування набірів даних для глибокого навчання нейронних мереж, тестування систем штучного інтелекту тощо. Термін «Data Farming» запропонував Гарі Хорн у 1997 році . Відповідна концепція була використана в рамках дослідного проєкту «Альберт», що виконувався в інтересах морської піхоти США. Методологію Data Farming активно розвиває Організація НАТО з науки і технологій. Один з підходів до реалізації Data Farming передбачає використання статистики пандемії COVID'19 та моделей, що її апроксимують, зокрема, SIR моделей. (uk) |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://harvest.nps.edu/ http://www.datafarming.org/Data_Farming/Welcome.html http://www.informs-sim.org/wsc04papers/100.pdf https://www.cso.nato.int/Pubs/rdp.asp%3FRDP=STO-TR-MSG-088 https://www.mhpcc.hpc.mil/ http://www.nps.edu/ http://www.afcea.org/signal/articles/templates/SIGNAL_Article_Template.asp%3Farticleid=975&zoneid=158 http://harvest.nps.edu http://projectalbert.org http://webarchive.loc.gov/all/20130109111949/http:/www.defensenews.com/article/20130103/TSJ01/301030005/Technical%2DBriefing%2DData%2DFarming http://www.defensemedianetwork.com/stories/international-data-farming-workshop-under-way-in-finland/ |
| dbo:wikiPageID | 2690471 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 7440 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1092207999 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Robotics dbr:Curse_of_dimensionality dbr:Design_of_experiments dbr:Design_of_Experiments dbc:Design_of_experiments dbc:Simulation dbr:Data_mining dbr:Pythagoras_ABM dbc:Cluster_computing dbc:Data_analysis dbr:High-performance_computing dbr:Homeland_security dbr:Factorial_experiment dbr:Disaster_relief dbr:R.A._Fisher |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Data dbt:Reflist |
| dct:subject | dbc:Design_of_experiments dbc:Simulation dbc:Cluster_computing dbc:Data_analysis |
| gold:hypernym | dbr:Process |
| rdf:type | dbo:Election |
| rdfs:comment | تنمية البيانات هي عملية تحديد الخاصيات المثلى لانتقاء البيانات وجمعها ومعالجتها. (ar) Data farming is the process of using designed computational experiments to “grow” data, which can then be analyzed using statistical and visualization techniques to obtain insight into complex systems. These methods can be applied to any computational model. Data farming differs from Data mining, as the following metaphors indicate: (en) Data Farming — процес генерації («вирощування») даних з метою застосування їх для створення штучного середовища (наприклад, віртуальної реальності), моделей різних систем, формування набірів даних для глибокого навчання нейронних мереж, тестування систем штучного інтелекту тощо. Термін «Data Farming» запропонував Гарі Хорн у 1997 році . Відповідна концепція була використана в рамках дослідного проєкту «Альберт», що виконувався в інтересах морської піхоти США. Методологію Data Farming активно розвиває Організація НАТО з науки і технологій. (uk) |
| rdfs:label | تنمية البيانات (ar) Data farming (en) Data Farming (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Data farming wikidata:Data farming dbpedia-ar:Data farming dbpedia-uk:Data farming https://global.dbpedia.org/id/4iofp |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Data_farming?oldid=1092207999&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Data_farming |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Mass_digitization dbr:Data dbr:Susan_M._Sanchez |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Data_farming |