Интеллектуальный анализ данных. Учебник

© Вадим Николаевич Шмаль, 2022

© Сергей Сергеевич Павлов, 2022

ISBN 978-5-0059-4480-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Интеллектуальный анализ данных – это процесс извлечения и обнаружения закономерностей в больших наборах данных с использованием методов на стыке машинного обучения, статистики и систем баз данных, особенно баз данных, содержащих большие числовые значения. Это включает в себя поиск в больших объемах информации статистически значимых закономерностей с применением сложных математических алгоритмов. Собранные переменные включают значение входных данных, уровень достоверности и частоту гипотезы, а также вероятность обнаружения случайной выборки. Он также включает в себя оптимизацию параметров для получения наилучшего шаблона или результата, корректировку входных данных на основе некоторых фактов для улучшения конечного результата. Эти параметры включают в себя параметры для статистических средних, таких как размеры выборки, а также статистические показатели, такие как частота ошибок и статистическая значимость.

Идеальный сценарий для интеллектуального анализа данных состоит в том, что параметры находятся в порядке, что обеспечивает наилучшие статистические результаты с наиболее вероятными значениями успеха. В этом идеальном сценарии интеллектуальный анализ данных происходит в рамках закрытой математической системы, которая собирает все входные данные для системы и выдает наиболее вероятный результат. На самом деле идеальный сценарий редко встречается в реальных системах. Например, в реальной жизни этого не происходит при получении инженерно-сметной документации по реальному дизайн-проекту. Вместо этого для расчета наилучшей оценки успеха используется множество факторов, таких как параметры проекта и текущая сложность приведения проекта в соответствие со спецификациями проекта, и эти параметры постоянно меняются по мере продвижения проекта. Хотя они могут быть полезны в определенных ситуациях, например при разработке конкретных продуктов, их значения должны подвергаться постоянной переоценке в зависимости от текущих условий проекта. На самом деле лучший анализ данных происходит в сложной математической структуре задач с множеством переменных и множеством ограничений, а не в закрытой математической системе всего с несколькими переменными и закрытой математической структурой.