Кибер + звери = терия

Датамайнинг

Data mining (с перевода на русский: добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.

Английское словосочетание «data mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а также интеллектуальный анализ данных. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (англ. knowledge discovery in databases, KDD).

Основу методов data mining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. К методам data mining нередко относят статистические методы (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный анализ, анализ временных рядов, анализ выживаемости, анализ связей). Такие методы, однако, предполагают некоторые априорные представления об анализируемых данных, что несколько расходится с целями data mining (обнаружение ранее неизвестных нетривиальных и практически полезных знаний).

Одно из важнейших назначений методов data mining состоит в наглядном представлении результатов вычислений (визуализация), что позволяет использовать инструментарий data mining людьми, не имеющими специальной математической подготовки.

Применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой.

Data mining и искусственный интеллект

Знания, добываемые методами data mining, принято представлять в виде закономерностей (паттернов). В качестве таких выступают:

• ассоциативные правила;
• деревья решений;
• кластеры;
• математические функции.

Алгоритмы поиска таких закономерностей находятся на пересечении областей: Искусственный интеллект, Математическая статистика, Математическое программирование, Визуализация, OLAP.

- Да уж -  это слишком сложная задача, для просто программиста, и я не могу, поручить кому-то такую важную вещь! - ответил сам себе подуставший родитель.

Поразмыслив не много и не придумав ничего по лучше. Стал ходить туда сюда в поисках плана по спасению собственного сына. Хотя задачка оказалась не из легких, но он все равно послал своих знакомых разведчиков на поиски. А вестей так... И не было... Мало того они сами пропали и не выходили на связь. Мужчина в потертых джинсах потерял виски от нарастающего напряжения. В самый не подходящий момент, да еще босс организации связал руки и заставил перед ним отчитываться! 

- Нда, хорошего ноль. Но, надежда умирает последней! - завершил дискуссию.