دسته‌بندي داده‌ها در رايانش مه و ابر با استفاده از كميته

دسته‌‌بندي داده‌هاي حوزه نظامي يكي از روش‌هاي مهم در مديريت داده‌هاست كه در آن، داده‌ها بر اساس ويژگي‌هاي مشتركي كه در آن‌ها وجود دارد، در دسته‌هاي مختلف قرار مي‌گيرند. به اين ترتيب، داده‌هاي مشابه در يك دسته‌بندي جمع‌آوري شده و سپس مي‌توان از آن‌ها براي تحليل، پردازش يا استفاده‌ي ديگري، استفاده كرد. يادگيري ماشين ، يكي از زير شاخه‌هاي هوش مصنوعي است كه به طور خاص به دسته از الگوريتم‌ها و تكنيك‌ها اشاره دارد كه به ماشين ياد مي‌دهند كه بر اساس داده‌ها، تصميم‌گيري كند. در واقع، يادگيري ماشين در فرايند استخراج داده‌ها، پيش‌بيني وضعيت‌هاي آينده و كاربردهاي بسياري ديگر، كاربرد دارد..طبقه‌بندي داده‌ها يك عمليات ضروري در بسياري از برنامه‌هاي كاربردي داده‌هاست. رايانش ابر ، يكي از مفهوم‌هاي كليدي در صنعت فناوري اطلاعات است كه به مفهوم ارائه خدمات محاسباتي، شبكه‌هاي ذخيره‌سازي داده و سيستم‌هاي نرم‌افزاري از طريق اينترنت با استفاده از منابع مشترك اشاره دارد. رايانش مه ، يكي از حوزه‌هاي رايانش ابري است كه به مرور زمان به علت رشد سريع داده‌ها و نياز به افزايش توان محاسباتي، بسيار محبوب شده است. در رايانش مه، به جاي استفاده از يك تعداد مشخص از سرورهاي فيزيكي، در دسترسي هرگز نيستند، از يك شبكه از سرورهاي ابري استفاده مي‌شود كه در هر لحظه مي‌توانند در خدمت رزمندگان باشند.دسته بندي داده ها يك فرايند است كه در آن داده ها براساس ويژگي ها، خصوصيات يا نوع آنها به گروه هاي مختلف تقسيم مي شوند. هدف اصلي دسته بندي داده ها ايجاد يك ساختار منظم و سلسله مراتبي در داده ها براي تشخيص الگوها، استفاده هاي مختلف و تجزيه و تحليل ساده تر آنها است.در دسته بندي داده ها، به داده هايي كه مشابه يا مرتبط هستند، برچسب مشتركي اختصاص داده مي شود تا به راحتي قابل شناسايي و دسترسي باشند. براي دسته بندي داده ها، مي توان از روش هاي مختلفي مانند الگوريتم هاي يادگيري ماشين، استفاده از قوانين دسته بندي و تصميم گيري خودكار و همچنين استفاده از قواعد و دستورالعمل‌هاي قبلي استفاده كرد.