Difference between revisions 18952881 and 18952922 on ukwiki

{{Машинне навчання}}
'''Отримання да́них''' ({{lang-en|Data Mining}}) — виявлення прихованих [[закономірність|закономірностей]] або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необроблених [[Дані|даних]]. Як правило поділяється на задачі [[класифікація|класифікації]], [[моделювання]] та [[прогнозування]].

На сучасних підприємствах, в дослідницьких проектах або в [[інтернет]]і утворюються великі обсяги даних. Добування даних дає можливість автоматичного аналізу цих даних шляхом застосування методів [[математична статистика|математичної статистики]], [[штучна нейронна мережа|штучних нейронних мереж]], теорії [[нечітка множина|нечітких множин]] або [[генетичний алгоритм|генетичних алгоритмів]]. Метою аналізу є виявлення правил та закономірностей, наприклад, статистичних подій. Так, наприклад, можуть виявлятись зміни у поведінці клієнтів або груп клієнтів для покращення політики підприємства.

== Задачі ==
{{Розширити розділ|дата=жовтень 2008}}
== Методи розв'язання ==
{{Розширити розділ|дата=жовтень 2008}}

=== Нейронні мережі ===
{{main|Штучна нейронна мережа}}

Алгоритми класифікації із застостуванням нейронних мереж є важливим інструментом для добування даних. Абстраговані міжнейронні зв'язки в мозку людини реалізують у вигляді програм. Відновленню інтересу до штучних нейронних мереж сприяв успіх в теоретичних дослідженнях нта практичних застосуваннях.<ref>{{Cite book | author= Wang, Lipo;  Fu, Xiuju | coauthors= | title= Data mining with computational intelligence | date=2005 | publisher=Heidelberg : Springer | location=Berlin | isbn=3-540-24522-7 | url=https://cdn.preterhuman.net/texts/science_and_technology/artificial_intelligence/Data%20Mining%20with%20Computational%20Intelligence%20-%20Lipo%20Wang%20,%20Xiuju%20Fu.pdf | pages=6}}</ref>

=== Дерева рішень ===
{{main|Дерева рішень}}

Метод для розв'язання задачі класифікації. Результатом застосування цього методу до навчального матеріалу є ієрархічна структура правил типу «якщо … тоді … інакше …». Ця структура має вигляд [[дерево (теорія графів)|дерева]]. Для визначення приналежності об'єкта до одного з класів слід надавати відповіді на запитання, що знаходяться у вершинах цього дерева. Розпочавши з кореня дерева, алгоритм завершується після досягнення тупикової вершини (листа), ця вершина і визначатиме клас, до якого належить об'єкт.<ref>Encyclopedia of artificial intelligence / Juan Ramon Rabunal Dopico, Julian Dorado de la Calle, and Alejandro Pazos Sierra, editors</ref>

=== Еволюційні алгоритми ===
{{main|Еволюційний алгоритм|Генетичний алгоритм}}

=== Регресійний аналіз ===
{{main|Регресійний аналіз}}

== Застосування ==
* [[Обробка природної мови]]
* [[Реферування]]

== Див. також ==
* ''[[Image Mining]]''
* ''[[Opinion Mining]]''
* ''[[Text Mining]]''

== Джерела ==
{{reflist}}
{{refbegin}}
{{refend}}

== Посилання ==
* [http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stdatmin.html Методи отримання даних]{{ref-ru}}
* [http://www.basegroup.ru/tasks/datamining.htm Data Mining — отримання даних]{{ref-ru}}
* [http://victoria.lviv.ua/html/oio/html/theme2.htm#2_1_1 Визначення Data Mining]

{{Інженерія знань}}
{{stub}}

[[Категорія:Статистика]]
[[Категорія:Зберігання та аналіз корпоративних даних]]
[[Категорія:Формальні науки]]
[[Категорія:Добування даних]]