영어에서 Mining models 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Computer
Mining models are applied to various scenarios, like.
마이닝 모델은 다음과 같은 특정 시나리오에 적용할 수 있습니다.Create predictions and content queries against existing mining models.
기존 마이닝 모델에 대해 예측 및 내용 쿼리를 만듭니다.Using Data Mining Models with Mining Structures.
Methods for Testing and Validation of Data Mining Models.
데이터 마이닝 모델의 테스트 및 유효성 검사 방법Methods for Testing and Validation of Data Mining Models.Mining models can be applied to specific scenarios, such as.
마이닝 모델은 다음과 같은 특정 시나리오에 적용할 수 있습니다. Mining models can be applied to specific scenarios, such as.A single mining structure can contain multiple mining models that share the same domain.
단일 For data mining applications, Analysis Services enables you to design, create, and visualize data mining models.
데이터 These mining models can be constructed from other data sources by using a wide variety of industry-standard data mining algorithms.
이러한 마이닝 모델은 광범위한 산업 표준 데이터 A prediction query creates a prediction for new data by using the mining models chosen.
예측 쿼리는 마이닝 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 만듭니다. The prediction query creates a prediction for new data by using mining models.After the mining models exist in a production environment, you can perform many tasks, depending on your needs.
프로덕션 환경에 마이닝 모델을 배포한 다음에는 필요에 따라 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다. After the mining models exist in a production environment, you can perform many tasks, depending on your needs.Does not support the use of Predictive Model Markup Language(PMML)to create mining models.
PMML(Predictive Model Markup Language)을 사용하여 마이닝 모델을 만들 수 있습니다. Supports the use of Predictive Model Markup Language (PMML)to create mining models.Therefore, before you start to build mining models, you should identify these problems and determine how you will fix them.
따라서 마이닝 모델 작성을 시작하기 전에 이러한 문제를 파악하고 수정 방법을 확인해야 합니다. Therefore, before you start to build mining models, you should identify these problems and determine how you will fix them.Does not support the use of Predictive Model Markup Language(PMML)to create mining models.
PMML(Predictive Model Markup Language)을 사용한 마이닝 모델 생성은 지원하지 않습니다. Does not support using the Predictive Model Markup Language (PMML)to create mining models.After the mining models set up are made to exist in a production environment, you can perform the tasks you wish depending on your needs.
프로덕션 환경에 마이닝 모델을 배포한 다음에는 필요에 따라 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다. After the mining models exist in a production environment, you can perform many tasks, depending on your needs.The data type determines how algorithms process the data in those columns when you create mining models.
데이터 형식 은 마이닝 모델을 만들 때 알고리즘이 이 열의 데이터를 처리하는 방법을 결정합니다. The data type determines how algorithms process the data in those columns when you create mining models.If you build multiple mining models from the same mining structure, the models can use different columns from the structure.
동일한 Microsoft SQL Server Data Mining provides an integrated environment for creating and working with data mining models.
Microsoft SQL Server 데이터 마이닝은 데이터 마이닝 모델 생성 및 작업을 위한 통합 환경을 제공합니다. Microsoft SQL Server Data You can use DMX to create the structure of new data mining models, to train these models, and to browse, manage, and predict against them.
DMX를 사용하여 새 데이터 마이닝 모델의 구조를 만들고 이 모델을 학습하고 이 모델을 검색, 관리 및 예측할 수 있습니다. You can use DMX to create the structure of new data mining models, to train these models, and to browse, manage, and predict against them.You can include Analysis Management Objects(AMO), which contains a set of objects that your application can use to create, alter, process, and delete mining structures and mining models.
The Data Mining Wizard inSQL Server Data Tools(SSDT) makes it easy to create mining structures and data mining models, using either relational data sources or multidimensional data in cubes.
의 데이터 If you build multiple mining models from the same mining structure, the models can use different columns from the structure, and use the columns in different ways.
동일한 The Data Mining Query Task can be used to run prediction queries based on data mining models built in analysis services.
데이터 마이닝 쿼리 태스크는 Analysis ServicesAnalysis Services에서 작성된 데이터 마이닝 모델을 기반으로 예측 쿼리를 실행합니다. The Data You can include Analysis Management Objects(AMO), which contains a set of objects that your application can use to create, alter,process, and delete mining structures and mining models.
처리 및 삭제를 위해 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 개체 집합이 들어 있는 AMO(Analysis Management Objects)를 포함할 수 있습니다. You can include Analysis Management Objects (AMO), which contains a set of objects that your application can use to create, alter, process,and delete The fifth step inthe data mining process, as highlighted in the following diagram, is to explore the mining models that you have built and test their effectiveness.+.
데이터 마이닝 프로세스의 5번째 단계는 다음 다이어그램에 강조 표시된 바와 같이 작성한 마이닝 모델을 탐색하고 모델의 효율성을 테스트하는 것입니다. The fifth step in the data When you process a mining structure, Analysis Services creates a cache that stores statistics about the data, information about how anycontinuous attributes are discretized, and other information that is later used by mining models.
마이닝 구조를 처리할 때 Analysis ServicesAnalysis Services 에서는 데이터에 대한 통계, 연속 특성을 불연속화하는 방법 및 나중에 마이닝 모델에서 사용되는 기타 정보를 저장하는 캐시를 만듭니다. When you process a This class defines the mining model flag.
이 플래그는 마이닝 모델 열에 정의됩니다.A data mining model is an empty object until it is processed.
데이터 마이닝 모델은 처리되기 전까지는 비어 있는 개체입니다.A data mining model is an empty object until it is processed.Mining Model Content for Decision Tree Models(Analysis Services- Data Mining). .
의사 결정 트리 모델에 대한 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)Mining Model Content for Decision Tree Models (Analysis Services - Data Mining).It is importantto remember that whenever the data changes, you must update both the mining structure and the mining model.
It is important to remember that whenever the data changes,you must update both the For more information, see How to: Change the Discretization of a Column in a Mining Model.
For information about how to do this, see Change the Discretization of a Column in a Mining Model.
