Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9251 / 1184 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:21:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 1:

Что такое Data Mining?

Лекция 1: 1234 || Лекция 2 >
Аннотация: В лекции подробно рассмотрено понятие Data Mining. Описано возникновение, перспективы, проблемы Data mining. Дан взгляд на технологию Data Mining как на часть рынка информационных технологий.

"За последние годы, когда, стремясь к повышению эффективности и прибыльности бизнеса, при создании БД все стали пользоваться средствами обработки цифровой информации, появился и побочный продукт этой активности - горы собранных данных: И вот все больше распространяется идея о том, что эти горы полны золота".

В прошлом процесс добычи золота в горной промышленности состоял из выбора участка земли и дальнейшего ее просеивания большое количество раз. Иногда искатель находил несколько ценных самородков или мог натолкнуться на золотоносную жилу, но в большинстве случаев он вообще ничего не находил и шел дальше к другому многообещающему месту или же вовсе бросал добывать золото, считая это занятие напрасной тратой времени.

Сегодня появились новые научные методы и специализированные инструменты, сделавшие горную промышленность намного более точной и производительной. Data Mining для данных развилась почти таким же способом. Старые методы, применявшиеся математиками и статистиками, отнимали много времени, чтобы в результате получить конструктивную и полезную информацию.

Сегодня на рынке представлено множество инструментов, включающих различные методы, которые делают Data Mining прибыльным делом, все более доступным для большинства компаний.

Термин Data Mining получил свое название из двух понятий: поиска ценной информации в большой базе данных (data) и добычи горной руды (mining). Оба процесса требуют или просеивания огромного количества сырого материала, или разумного исследования и поиска искомых ценностей.

Термин Data Mining часто переводится как добыча данных, извлечение информации, раскопка данных, интеллектуальный анализ данных, средства поиска закономерностей, извлечение знаний, анализ шаблонов, "извлечение зерен знаний из гор данных ", раскопка знаний в базах данных, информационная проходка данных, "промывание" данных. Понятие "обнаружение знаний в базах данных " (Knowledge Discovery in Databases, KDD) можно считать синонимом Data Mining [1].

Понятие Data Mining, появившееся в 1978 году, приобрело высокую популярность в современной трактовке примерно с первой половины 1990-х годов. До этого времени обработка и анализ данных осуществлялся в рамках прикладной статистики, при этом в основном решались задачи обработки небольших баз данных.

О популярности Data Mining говорит и тот факт, что результат поиска термина " Data Mining " в поисковой системе Google (на сентябрь 2005 года) - более 18 миллионов страниц.

Что же такое Data Mining?

Data Mining - мультидисциплинарная область, возникшая и развивающаяся на базе таких наук как прикладная статистика, распознавание образов, искусственный интеллект, теория баз данных и др., см. рис. 1.1.

Data Mining как мультидисциплинарная область

Рис. 1.1. Data Mining как мультидисциплинарная область

Приведем краткое описание некоторых дисциплин, на стыке которых появилась технология Data Mining.

Понятие Статистики

Статистика - это наука о методах сбора данных, их обработки и анализа для выявления закономерностей, присущих изучаемому явлению.

Статистика является совокупностью методов планирования эксперимента, сбора данных, их представления и обобщения, а также анализа и получения выводов на основании этих данных.

Статистика оперирует данными, полученными в результате наблюдений либо экспериментов. Одна из последующих глав будет посвящена понятию данных.

Понятие Машинного обучения

Единого определения машинного обучения на сегодняшний день нет.

Машинное обучение можно охарактеризовать как процесс получения программой новых знаний. Митчелл в 1996 году дал такое определение: "Машинное обучение - это наука, которая изучает компьютерные алгоритмы, автоматически улучшающиеся во время работы".

Одним из наиболее популярных примеров алгоритма машинного обучения являются нейронные сети.

Понятие Искусственного интеллекта

Искусственный интеллект - научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования видов человеческой деятельности, традиционно считающихся интеллектуальными.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека.

Соответственно, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Искусственным интеллектом называют свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Каждое из направлений, сформировавших Data Mining, имеет свои особенности. Проведем сравнение с некоторыми из них.

Лекция 1: 1234 || Лекция 2 >
Светлана Лазарева
Светлана Лазарева

При текущей загрузке на смогу ежедневно уделять изучению курса указанное в темах время. Возможно ли изучение в персональном темпе? Есть ли ограничения на сроки? 

Дмитрий Прочухан
Дмитрий Прочухан

Можно ли пересдать экзамен ?
 

Галина Шарапова
Галина Шарапова
Россия, Ростов-на-Дону, ДГТУ
Денис Янченко
Денис Янченко
Россия