Інформація про курс

 

Основна особливість Інтелектуального аналізу даних (Data Mining) - це поєднання широкого математичного інструментарію (від класичного статистичного аналізу до нових кібернетичних методів) і останніх досягнень у сфері інформаційних технологій. В технології Data Mining гармонійно об'єдналися строго формалізовані методи і методи неформального аналізу, тобто кількісний і якісний аналіз даних.

До методів і алгоритмів Data Mining відносяться наступні: штучні нейроні мережі, дерева рішень, символьні правила, методи найближчого сусіда і к- найближчого сусіда, метод опорних векторів, байесові мережі, лінійна регресія, кореляційно-регресійний аналіз; ієрархічні методи кластерного аналізу, неієрархічні методи кластерного аналізу, у тому числі алгоритми к-середніх і к-медіани; методи пошуку асоціативних правил, у тому числі алгоритм Apriori; метод обмеженого перебору, еволюційне програмування і генетичні алгоритми, різноманітні методи візуалізації даних і безліч інших методів.

Більшість аналітичних методів, що використовуються в технології Data Mining - це відомі математичні алгоритми і методи. Новою в їх застосуванні є можливість їх використання при рішенні тих або інших конкретних проблем, обумовлена новими можливостями технічних і програмних засобів, що з'явилися. Слід зазначити, що більшість методів Data Mining була розроблена в рамках теорії штучного інтелекту.