> Завдання інтелектуального аналізу даних
В ході проведення інтелектуального аналізу даних проводиться дослідження безлічі об'єктів (або варіантів). У більшості випадків його можна представити у вигляді таблиці, кожен рядок якої відповідає одному з варіантів, а в стовпці містять значення параметрів, його характеризують. Залежна змінна - параметр, значення якого розглядаємо як залежне від інших параметрів (незалежних змінних). Власне цю залежність і необхідно визначити, використовуючи методи інтелектуального аналізу даних.
· Завдання класифікації полягає в тому, що для кожного варіанту визначається категорія або клас, якому він належить. Як приклад можна привести оцінку кредитоспроможності потенційного позичальника: призначувані класи тут можуть бути «кредитоспроможний» і «некредітоспособен». Необхідно відзначити, що для вирішення завдання необхідно, щоб безліч класів було відомо заздалегідь і було б кінцевим і рахунковим.
· Завдання регресії в чому схожа з завданням класифікації, але в ході її рішення проводиться пошук шаблонів для визначення числового значення. Іншими словами, що передбачається параметр тут, як правило, число з безперервного діапазону.
· Окремо виділяється завдання прогнозування нових значень на підставі наявних значень числової послідовності (або декількох послідовностей, між значеннями в яких спостерігається кореляція). При цьому можуть враховуватися наявні тенденції (тренди), сезонність, інші фактори. Класичним прикладом є прогнозування цін акцій на біржі
· Завдання кластеризації - полягає в поділі множини об'єктів на групи (кластери) схожих за параметрами. При цьому, на відміну від класифікації, число кластерів та їх характеристики можуть бути заздалегідь невідомі і визначатися в ході побудови кластерів виходячи зі ступеня близькості об'єднуються об'єктів за сукупністю параметрів.
Інша назва цього завдання - сегментація. Наприклад, інтернет-магазин може бути зацікавлений у проведенні подібного аналізу бази своїх клієнтів, для того, щоб потім сформувати спеціальні пропозиції для виділених груп, враховуючи їх особливості.
Кластеризація належить до завдань навчання без вчителя (або «некерованим» завданням).
· Завдання визначення взаємозв'язків, також звана завданням пошуку асоціативних правил, полягає у визначенні часто зустрічаються наборів об'єктів серед безлічі подібних наборів. Класичним прикладом є аналіз споживчого кошика, який дозволяє визначити набори товарів, які найчастіше зустрічаються в одному замовленні (або в одному чеку). Ця інформація може потім використовуватися при розміщенні товарів у торговельному залі або при формуванні спеціальних пропозицій для групи пов'язаних товарів.
Дане завдання також відноситься до класу «навчання без учителя».
.7 Експертні системи
Штучний інтелект, як наукова дисципліна, складається з декількох великих течій. Одне з них - експертні системи.
Експертні системи-це напрям досліджень в галузі штучного інтелекту по створенню обчислювальних систем, що вміють приймати рішення, схожі з рішеннями експертів у заданій предметній області.
Експертні системи створюються для вирішення практичних завдань у деяких вузькоспеціалі...
