Главная » Виды пенсий » Математическая статистика методы интеллектуального анализа данных. Методы интеллектуального анализа данных

Математическая статистика методы интеллектуального анализа данных. Методы интеллектуального анализа данных

Использование данных является проблемой при составлении программ и разработке информационных систем. Прежде чем выполнить анализ большого объема данных и принять решение, гарантирующее достоверный и объективный результат, необходимо определить этот большой объем. Задача усложняется, если поток информации стремительно растет, а время на принятие решения ограничено.

Данные и их формализация

Современные информационные технологии гарантируют безопасный и надежный анализ, представление и обработку данных. Синтаксически и формально это верно. С точки зрения семантики задачи и объективности ожидаемого решения - результат зависит от опыта, знаний и умений программиста.

Языки программирования находятся в статусе надежного и безопасного инструмента. Знания и умения специалистов анализировать, представлять и обрабатывать данные пришли к уровню относительной универсальности.

Технологии интеллектуального анализа данных на этом уровне практически безупречны. Тип данных может быть известен к моменту операции над ними, а в случае несоответствия - будет автоматически приведен к нужному типу.

Развиты инструменты гипертекста, повсеместно используется распределенная обработка больших объемов данных. На этом уровне:

информационные задачи поддаются формализации;
потребности к интеллектуальному анализу удовлетворяются;
качество результата зависит от качества знаний и профессионализма программиста.

Ситуация в программировании информационных систем уровня предприятия характеризуется наличием реально работающих продуктов, обеспечивающих формирование больших объемов данных и проблему более высокого порядка.

Большие объемы данных

В 80-е годы, когда базы данных становились системами управления базами данных, повышение надежности аппаратного обеспечения и качество языков программирования оставляли желать лучшего.

В настоящее время накопилось большое количество баз данных, многие источники информации компьютеризированы, разработаны сложные системы сбора различной информации (финансы, погода, статистика, налоги, недвижимость, персональные данные, климат, политика...).

Некоторые источники данных характеризуются очевидными закономерностями и поддаются анализу математическими методами. Можно выполнить интеллектуальный анализ данных в Excel: очистить данные, построить модель, сформировать гипотезу, определить корреляции и т.д.

В некоторых данных и источниках закономерности трудно обнаружить. Во всех случаях программно-аппаратное обеспечение для обработки данных характеризуется надежностью и стабильностью. Задача интеллектуального анализа данных стала во главе угла во многих социально-экономических сферах.

Лидеры информационной отрасли, в частности Oracle, фокусируют свое внимание на спектре обстоятельств, характеризующих данные нового типа:

огромные потоки;
естественная информация (даже если она создана программно);
разнородные данные;
высочайшие критерии ответственности;
широкий спектр форматов представления данных;
совместимость интеграторов данных и их обработчиков.

Главная особенность данных нового типа: огромный объем и скорость нарастания этого объема. Классические алгоритмы не применимы для обработки данных нового типа даже с учетом быстродействия современных компьютеров и применения параллельных технологий.

От бэкапа к миграции и интеграции

Раньше была актуальна задача безопасного хранения информации (бэкап, резервное копирование). Сегодня актуальна проблема миграции множественных представлений данных (разные форматы и кодировки) и их интеграции в единое целое.

Без технологии интеллектуального анализа данных многие задачи не решить. Здесь не идет речь о принятии решений, определении зависимостей, создании алгоритмов данных для последующей обработки. Слияние разнородных данных стало проблемой, и привести источники информации к единому формализованному основанию нет возможности.

Интеллектуальный анализ данных большого объема требует определения этого объема и создания технологии (алгоритма, эвристик, наборов правил) для получения возможности поставить задачу и решить ее.

Data mining: что копать

Понятие анализа данных в контексте интеллектуальных методов начало активно развиваться с начала 90-х годов прошлого века. Искусственный интеллект к этому времени не оправдал надежд, но необходимость в принятии обоснованных решений на основе анализа информации стала стремительно расти.

Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, распознавание образов, визуализация, теория баз данных, алгоритмизация, статистика, математические методы составили спектр задач новой, активно развивающейся область знаний, которую ассоциируют с англоязычным data minig.

На практике новая область знаний приобрела междисциплинарный характер и находится в стадии становления. Благодаря опыту и программной продукции от Oracle, Microsoft, IBM и других лидирующих компаний сложилось отчетливое представление о том, что такое интеллектуальный анализ данных, но вопросов еще очень много. Достаточно сказать, что линейка программных изделий от Oracle, посвященная исключительно большим объемам информации, их интеграции, совместимости, миграции и обработке - это более сорока позиций!

Что нужно, чтобы поставить задачу обработки больших данных правильно и получить обоснованное решение? Ученые и практики сходятся на обобщенном понимании фразы «поиск скрытых закономерностей». Здесь сочетаются три позиции:

неочевидность;
объективность;
практическая полезность.

Первая позиция означает, что обычными методами не определить, что нужно найти и как это сделать. Классическое программирование здесь не применимо. Нужен если не искусственный интеллект, то хотя бы программы для интеллектуального анализа данных. Термин «интеллектуального» представляет собой не меньшую проблему, чем задача определения достаточного объема данных для принятия начальных решений и формулировки исходных правил работы.

Объективность - своего рода гарантия, что выбранная технология, разработанная «интеллектуальная» методика или спектр «интеллектуальных» правил дадут основание считать полученные результаты правильными не только автору, но и любому другому специалисту.

Oracle в своих программных изделиях добавляет к понятию объективность статус безопасного, лишенного постороннего негативного вмешательства.

Практическая полезность - самый важный критерий для результата и алгоритма решения задачи интеллектуального анализа данных в конкретном применении.

Data mining: где копать

Бизнес-интеллект (Business Intelligence - BI) - основа современного, самого дорогого и востребованного программного обеспечения. Поставщики бизнес-решений считают, что нашли способ решения задач по обработке больших объемов данных, и их программные изделия могут обеспечить безопасное и стремительное развитие бизнеса компании любого размера.

Как в случае искусственного интеллекта в области средства интеллектуального анализа данных, не следует слишком сильно преувеличивать текущие достижения. Все только становится на ноги, но и отрицать реальные результаты тоже нельзя.

Вопрос сферы применения. Разработаны алгоритмы интеллектуального анализа данных в экономике, на производстве, в области информации о климате, о курсах на валютной бирже. Существуют интеллектуальные продукты по защите предприятия от негативного влияния уволенных сотрудников (область психологии и социологии - сильная тема), от вирусных атак.

Многие разработки реально выполняют функции, декларируемые их изготовителями. Фактически задача - что делать и где это делать - приобрела осмысленный и объективный контекст:

минимально возможная область применения;
максимально точная и четкая цель;
источники данных и данные, приведенные к одному основанию.

Только область применения и ожидаемая практическая полезность могут помочь сформулировать технологии, методики, правила и основы интеллектуального анализа данных в конкретной сфере, ради конкретной цели.

Информационные технологии сделали заявку на научную дисциплину, и не следует гнушаться небольшими шагами в новом, неизведанном направлении. Позарившись на святая святых - естественный интеллект, человек не может требовать от себя того, что сделать не в состоянии.

Решить, что делать и где это делать, на сегодняшний день крайне трудно. На конкретном бизнесе, в конкретной области человеческой деятельности можно очертить объем информации, подлежащей исследованию, и получить решение, которое будет характеризоваться какой-то долей достоверности и показателем объективности.

Data mining: как копать

Профессиональное программирование и собственный высококвалифицированный персонал - единственный инструмент для достижения желаемого.

Пример 1. Задача интеллектуального анализа данных не будет решена чистым применением Oracle Controller. Этот продукт заявлен как полнофункциональный и расширяемый инструмент тестирования нагрузки. Это крайне узкая задача. Только нагрузка! Ничего более, никаких высокоинтеллектуальных задач.

Однако задачи, на которых применяется данный продукт, могут поставить в тупик не только тестировщика, но и разработчика, при всех его регалиях лидера отрасли. В частности, тестирование - это требование функциональной полноты. Где гарантия, что Oracle Controller «в курсе», какие наборы данных могут поступать на вход тестируемого приложения, сервера, программно-аппаратного комплекса.

Пример 2. Oracle Business Intelligence Suite Foundation Edition for Oracle Applications - разработчик декларирует этот продукт как удачное сочетание используемого ПО с экспертными знаниями построения, развития и обеспечения крупного бизнеса.

Бесспорно, опыт Oracle велик, но этого не достаточно для его трансформации через программно-экспертное изделие. На конкретном предприятии, в конкретном регионе Business Intelligence от Oracle может не сработать от решения налоговой службы или постановления местного муниципалитета.

Разумное применение современных технологий

Единственное правильное решение в области больших объемов информации, data mining и системы интеллектуального анализа данных в компании, государственном учреждении и в любой социально-экономической сфере - коллектив специалистов.

Знания и опыт квалифицированных специалистов - это единственно правильное решение, которое даст комплексный ответ на вопрос:

data mining: что копать, где это делать и как?

Приобрести приоритетные продукты соответствующего назначения лишним не будет, но прежде чем это делать, потребуется изучить область применения, сформулировать ориентировочное решение и поставить предварительную цель.

Только после того, как предметная область определена и цель примерно ясна, можно заняться поиском уже разработанных и проверенных практикой решений. Скорее всего, будет найден продукт, который позволит уточнить предметную область и цель.

Никакая программа сегодня не справится с реальной задачей. Проиграв в области искусственного интеллекта в начале 80-х годов прошлого века, человек-разумный еще не может рассчитывать, что способен написать программу, решающую интеллектуальные задачи.

Не следует надеяться, что ИИ придет сам, а купленная у Oracle, Microsoft или IBM программа скажет, что нужно было делать, как и какой результат считать правильным. В современном мире информационных технологий идет бурный прогресс. В нем можно принять эффективное участие, усилить позиции своего бизнеса или решить задачу, которую трудно было поставить. Но нужно принимать участие, а не рассчитывать на программу.

Программирование - это статический труд, его результат - жесткий алгоритм. Современное интеллектуальное правило или эвристика - это жестко поставленное решение, которое не сработает при первой попавшейся оказии.

Моделирование и тестирование

Интеллектуальный анализ больших данных - действительно востребованная и актуальная задача. Но область применения до обнаружения этой задачи худо-бедно, но жила и развивалась.

Необходимость в дальнейшем развитии бизнеса ставит новые задачи, которые позволяют концептуально очертить объемы подлежащих обработке больших данных. Это естественный процесс научно-технического и интеллектуального развития предприятия, компании, бизнеса. Это же можно отнести к интернет-технологиям, к задачам парсинга информации на просторах интернета.

Существует множество новых задач и приложений, которые востребованы, могут быть более-менее четко поставлены и характеризуются объективным параметром: в их решении есть востребованный интерес и есть понимание вероятной полезности.

Моделирование - достаточно разработанная область, которая оснащена множеством проверенных математических методов. Модель можно построить всегда, было бы время и желание.

Моделирование позволяет сфокусировать все имеющиеся знания в одну систему и совершенствовать ее на наборе тестовых данных циклически. Это классический путь развития, который также прошел проверку практикой.

Если не строить воздушных замков, а со стабильной уверенностью идти к поставленной цели, то можно определить и путь, и желаемое решение, и конечную цель.

Именно программирование в начале 80-х годов прошлого века подтолкнуло общественное сознание к рождению идей искусственного интеллекта, именно оно стало родоначальником data mining, и именно с него начались методы интеллектуального анализа данных.

В те далекие времена проблемы больших объемов данных не существовало. Сегодня есть не только большие объемы данных, но и результат развития систем управления базами данных - значительный опыт в реляционных отношениях, как основе основ для представления данных.

Реляционные отношения - это часть, но не целое. Есть еще понятие системности, иерархии и много того, чем владеет интеллект естественный, но не может реализовать интеллекте искусственный: в данном случае - в программировании.

Программирование не есть интеллект ни в каком смысле, но это реальный результат применения интеллекта на практике. В этом его смысл, и именно это можно использовать в достижении желаемых целей.

Активные знания и умения

Любая программа - это статика. Она представляет собой конструирование в рамках синтаксиса языка программирования.

Современные языки программирования - совершенный результат 80-х годов, и это отрицать никак нельзя. Нельзя также не заметить, что современные языки программирования дают возможность создавать свободные алгоритмы за пределами своего синтаксиса.

Если кто-либо когда-либо сможет написать программу, которая будет работать не по воле ее автора, а по воле приобретенных ею знаний и умений, проблема больших объемов данных и принятия интеллектуальных решений будет закрыта, и начнется новый виток развития знаний.

Целью интеллектуального анализа данных (англ. Datamining, другие варианты перевода - "добыча данных", "раскопка данных") является обнаружение неявных закономерностей в наборах данных. Как научное направление он стал активно развиваться в 90-х годах XXвека, что было вызвано широким распространением технологий автоматизированной обработки информации и накоплением в компьютерных системах больших объемов данных [ , ]. И хотя существующие технологии позволяли, например, быстро найти в базе данных нужную информацию, этого во многих случаях было уже недостаточно. Возникла потребность поиска взаимосвязей между отдельными событиями среди больших объемов данных, для чего понадобились методы математической статистики, теории баз данных, теории искусственного интеллекта и ряда других областей.

Классическим считается определение ,данное одним из основателей направления Григорием Пятецким-Шапиро : DataMining - исследование и обнаружение "машиной" (алгоритмами, средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации.

Учитывая разнообразие форм представления данных, используемых алгоритмов и сфер применения, интеллектуальный анализ данных может проводиться с помощью программных продуктов следующих классов:

специализированных "коробочных" программных продуктов для интеллектуального анализа;
математических пакетов;
электронных таблиц(и различного рода надстроек над ними);
средств интегрированных в системы управления базами данных (СУБД);
других программных продуктов.

В рамках данного курса нас в первую очередь будут интересовать средства, интегрированные с СУБД . В качестве примера можно привести СУБД MicrosoftSQLServer и входящие в ее состав службы AnalysisServices, обеспечивающие пользователей средствами аналитической обработки данных в режиме on-line ( OLAP )и интеллектуального анализа данных, которые впервые появились в MSSQLServer 2000.

Не только Microsoft, но и другие ведущие разработчики СУБД имеют в своем арсенале средства интеллектуального анализа данных.

Задачи интеллектуального анализа данных

В ходе проведения интеллектуального анализа данных проводится исследование множества объектов (или вариантов). В большинстве случаев его можно представить в виде таблицы, каждая строка которой соответствует одному из вариантов, а в столбцах содержатся значения параметров, его характеризующих. Зависимая переменная - параметр , значение которого рассматриваем как зависящее от других параметров (независимых переменных). Собственно эту зависимость и необходимо определить, используя методы интеллектуального анализа данных.

Рассмотрим основные задачи интеллектуального анализа данных.

Задача классификации заключается в том, что для каждого варианта определяется категория или класс , которому он принадлежит. В качестве примера можно привести оценку кредитоспособности потенциального заемщика: назначаемые классы здесь могут быть "кредитоспособен" и "некредитоспособен". Необходимо отметить, что для решения задачи необходимо, чтобы множество классов было известно заранее и было бы конечным и счетным.

Задача регрессии во многом схожа с задачей классификации, но в ходе ее решения производится поиск шаблонов для определения числового значения. Иными словами, предсказываемый параметр здесь, как правило, число из непрерывного диапазона.

Отдельно выделяется задача прогнозирования новых значений на основании имеющихся значений числовой последовательности (или нескольких последовательностей, между значениями в которых наблюдается корреляция). При этом могут учитываться имеющиеся тенденции (тренды), сезонность, другие факторы. Классическим примером является прогнозирование цен акций на бирже.

Тут требуется сделать небольшое отступление. По способу решения задачи интеллектуального анализа можно разделить на два класса: обучение с учителем (от англ. supervisedlearning) и обучение без учителя (от англ. unsupervisedlearning). В первом случае требуется обучающий набор данных, на котором создается и обучается модель интеллектуального анализа данных. Готовая модель тестируется и впоследствии используется для предсказания значений в новых наборах данных. Иногда в этом же случае говорят об управляемых алгоритмах интеллектуального анализа. Задачи классификации и регрессии относятся как раз к этому типу.

Во втором случае целью является выявление закономерностей имеющихся в существующем наборе данных. При этом обучающая выборка не требуется. В качестве примера можно привести задачу анализа потребительской корзины, когда в ходе исследования выявляются товары, чаще всего покупаемые вместе. К этому же классу относится задача кластеризации.

Также можно говорить о классификации задач интеллектуального анализа данных по назначению, в соответствии с которой,они делятся на описательные (descriptive) и предсказательные (predictive). Цель решения описательных задач - лучше понять исследуемые данные, выявить имеющиеся в них закономерности, даже если в других наборах данных они встречаться не будут. Для предсказательных задач характерно то, что в ходе их решения на основании набора данных с известными результатами строится модель для предсказания новых значений.

Но вернемся к перечислению задач интеллектуального анализа данных.

Задача кластеризации - заключается в делении множества объектов на группы (кластеры) схожих по параметрам. При этом, в отличие от классификации, число кластеров и их характеристики могут быть заранее неизвестны и определяться в ходе построения кластеров исходя из степени близости объединяемых объектов по совокупности параметров.

Другое название этой задачи - сегментация . Например, интернет-магазин может быть заинтересован в проведении подобного анализа базы своих клиентов, для того, чтобы потом сформировать специальные предложения для выделенных групп, учитывая их особенности.

Кластеризация относится к задачам обучения без учителя (или "неуправляемым" задачам).

Задача определения взаимосвязей , также называемая задачей поиска ассоциативных правил , заключается в определении часто встречающихся наборов объектов среди множества подобных наборов. Классическим примером является анализ потребительской корзины, который позволяет определить наборы товаров, чаще всего встречающиеся в одном заказе (или в одном чеке). Эта информация может потом использоваться при размещении товаров в торговом зале или при формировании специальных предложений для группы связанных товаров.

Данная задача также относится к классу "обучение без учителя".

Анализ последовательностей или сиквенциальный анализ одними авторами рассматривается как вариант предыдущей задачи, другими - выделяется отдельно. Целью, в данном случае, является обнаружение закономерностей в последовательностях событий. Подобная информация позволяет, например, предупредить сбой в работе информационной системы, получив сигнал о наступлении события, часто предшествующего сбою подобного типа. Другой пример применения - анализ последовательности переходов по страницам пользователей web-сайтов.

Информационные технологии Торговля Финансовая сфера

Термин интеллектуальный анализ данных можно понимать двояко.

В узком смысле это попытка адекватного русского перевода термина Data Mining , который ввёл в обиход Григорий Пятецкий-Шапиро в 1992 году. Согласно его определению, Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных, доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности . Дословный перевод «раскопки (или добыча) данных» следует, по всей видимости, считать неудачным.

В широком смысле это современная концепция анализа данных, предполагающая, что

данные могут быть неточными, неполными (содержать пропуски), противоречивыми, разнородными, косвенными, и при этом иметь гигантские объёмы; поэтому понимание данных в конкретных приложениях требует значительных интеллектуальных усилий;
сами алгоритмы анализа данных могут обладать «элементами интеллекта», в частности, способностью обучаться по прецедентам , то есть делать общие выводы на основе частных наблюдений; разработка таких алгоритмов также требует значительных интеллектуальных усилий;
процессы переработки сырых данных в информацию , а информации в знания уже не могут быть выполнены по старинке вручную, и требуют нетривиальной автоматизации.

Необходимость интеллектуального анализа данных возникла в конце XX века в результате повсеместного распространения информационных технологий, позволяющих детально протоколировать процессы бизнеса и производства.

По составу решаемых задач Data Mining практически не отличается от стандартного набора средств, применяемых с середины XX века в области прикладной статистики , машинного обучения (machine learning), информационного поиска (information retrieval). Основное различие заключается в эффективности алгоритмов и технологичности их применения. Подавляющее большинство классических процедур имеют время выполнения, квадратичное или даже кубическое по объёму исходных данных. При количестве объектов, превосходящем несколько десятков тысяч, они работают неприемлемо медленно даже на самых современных компьютерах. За последние десятилетия значительные усилия в области Data Mining были направлены на создание специализированных алгоритмов, способных выполнять те же задачи за линейное или даже логарифмическое время без существенной потери точности.

специализированных "коробочных" программных продуктов для интеллектуального анализа;
математических пакетов;
электронных таблиц(и различного рода надстроек над ними);
средств интегрированных в системы управления базами данных (СУБД);
других программных продуктов.

Задачи интеллектуального анализа данных

Рассмотрим основные задачи интеллектуального анализа данных.

Но вернемся к перечислению задач интеллектуального анализа данных.

Кластеризация относится к задачам обучения без учителя (или "неуправляемым" задачам).

Данная задача также относится к классу "обучение без учителя".

Анализ отклонений позволяет отыскать среди

Информационные технологии Торговля Финансовая сфера

Английский термин «Data Mining» не имеет однозначного перевода на русский язык (добыча данных, вскрытие данных, информационная проходка, извлечение данных/информации) поэтому в большинстве случаев используется в оригинале. Наиболее удачным непрямым переводом считается термин «интеллектуальный анализ данных» (ИАД).

ИАД включает методы и модели статистического анализа и машинного обучения , дистанцируясь от них в сторону автоматического анализа данных. Инструменты ИАД позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими математическими знаниями.

Задачи, решаемые ИАД

Классификация - отнесение входного вектора (объекта, события, наблюдения) к одному из заранее известных классов.
Кластеризация - разделение множества входных векторов на группы (кластеры) по степени «похожести» друг на друга.
Сокращение описания - для визуализации данных, лаконизма моделей, упрощения счета и интерпретации, сжатия объемов собираемой и хранимой информации.
Ассоциация - поиск повторяющихся образцов. Например, поиск «устойчивых связей в корзине покупателя» (англ. market basket analysis ) - вместе с пивом часто покупают орешки.
Анализ отклонений - Например, выявление нетипичной сетевой активности позволяет обнаружить вредоносные программы.
Визуализация

В литературе можно встретить еще ряд классов задач. Базовыми задачами являются первые три. Остальные задачи сводятся к ним тем или иным способом.

Также можно использовать сводные задачи под основу

Алгоритмы обучения

Для задач классификации характерно «обучение с учителем », при котором построение (обучение) модели производится по выборке содержащей входные и выходные векторы.

Для задач кластеризации и ассоциации применяется «обучение без учителя », при котором построение модели производится по выборке, в которой нет выходного параметра. Значение выходного параметра («относится к кластеру …», «похож на вектор …») подбирается автоматически в процессе обучения.

Для задач сокращения описания характерно отсутствие разделения на входные и выходные векторы . Начиная с классических работ К. Пирсона по методу главных компонент , основное внимание здесь уделяется аппроксимации данных.

Этапы обучения

Можно выделить типичный ряд этапов решения задач методами ИАД:

Формирование гипотезы;
Сбор данных;
Подготовка данных (фильтрация);
Выбор модели;
Подбор параметров модели и алгоритма обучения;
Обучение модели (автоматический поиск остальных параметров модели);
Анализ качества обучения, если неудовлетворительный переход на п. 5 или п. 4;
Анализ выявленных закономерностей, если неудовлетворительный переход на п. 1, 4 или 5.

См. также

Литература

Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ СD). . - СПб: Изд. Питер, 2009. - 624 с.

Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков Е.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности . - М.: Финансы и статистика, 1989. - 608 с.

Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+CD).. - СПб: Изд. Питер, 2001. - 368 с.

Журавлёв Ю.И. , Рязанов В.В., Сенько О.В. "РАСПОЗНАВАНИЕ.Математические методы.Программная система.Практические применения", к книге прилагается компакт-диск с демоверсией программной системы «РАСПОЗНАВАНИЕ» . - М.: Изд. «Фазис», 2006. - 176 с. - ISBN 5-7036-0106-8

Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных . - Красноярск: Изд. Красноярского государственного технического университета, 2000. - 180 с.

Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие . - М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. - 382 с. - ISBN 5-9556-0064-7

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Интеллектуальный анализ данных" в других словарях:

В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка… … Википедия

Топологический анализ данных новая область теоретических исследований для задач анализа данных (Data mining) и компьютерного зрения. Основные вопросы: Как из низкоразмерных представлений получать структуры высоких размерностей; Как… … Википедия

Процесс получения высококачественной информации из текста на естественном языке. Как правило, для этого применяется статистическое обучение на основе шаблонов: входной текст разделяется с помощью шаблонов, затем производится обработка полученных… … Википедия

интеллектуальный учет электроэнергии - [Интент] Учет электроэнергии Понятия «интеллектуальные измерения» (Smart Metering), «интеллектуальный учет», «интеллектуальный счетчик», «интеллектуальная сеть» (Smart Grid), как все нетехнические,… … Справочник технического переводчика

У этого термина существуют и другие значения, см. Капитал (значения). Эта статья должна быть полностью переписана. На странице обсуждения могут быть пояснения … Википедия

Обычный агент … Википедия

Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining) выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных. Подразделяется на задачи классификации, моделирования и прогнозирования и другие.… … Википедия

Для улучшения этой статьи по математике желательно?: Проставив сноски, внести более точные указания на источники. Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии. Переработать офо … Википедия

Мониторинг сетей целенаправленное воздействие на сеть, осуществляемое для организации ее функционирования по заданной программе: включение и отключение системы, каналов передачи данных, терминалов, диагностика неисправностей, сбор… … Википедия

Не следует путать с Извлечение информации. Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее… … Википедия

Книги

Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Моделирование слабоструктурированных временных рядов и нечеткая оценка инвестиционных проектов , Рамин Рзаев. Предлагаемая читателю книга посвящена решению проблем, направленных на разработку методов и алгоритмов решения задач прогнозирования и принятия решений в условиях неопределенности и комплекса…

Просмотров