Как методы искусственного интеллекта применяются в задачах Data Mining?

Методы искусственного интеллекта применяются в задачах Data Mining (интеллектуального анализа данных) для выявления закономерностей, трендов и паттернов в больших объёмах данных. dzen.ru

Некоторые методы ИИ, которые используются в Data Mining:

• Машинное обучение. school-science.ru Позволяет компьютерным системам обучаться на основе имеющихся данных и прогнозировать результаты на новых данных. school-science.ru
• Глубокое обучение. school-science.ru Более сложные алгоритмы машинного обучения, основанные на искусственных нейронных сетях, которые могут распознавать сложные образы и паттерны в данных. school-science.ru
• Нейронные сети. cyberleninka.ru school-science.ru Математические модели, имитирующие работу нервной системы человека. school-science.ru Позволяют решать различные неформализованные задачи обработки данных, прогнозирования и кластеризации неструктурированных данных без предварительного формулирования гипотез. cyberleninka.ru
• Генетические алгоритмы. school-science.ru Используются для оптимизации, построения моделей и решения сложных проблем путём эмуляции процессов биологической эволюции. school-science.ru

Выделяют пять типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining: biblio.rii.kz

1. Ассоциация — выделение различных типов связей между событиями. biblio.rii.kz
2. Последовательность — ассоциация между событиями, сдвинутыми во времени. biblio.rii.kz
3. Классификация — выявление признаков, характеризующих группу, к которой принадлежит тот или иной объект. biblio.rii.kz
4. Кластеризация — выделение различных однородных групп данных, при этом сами группы заранее не заданы. biblio.rii.kz
5. Прогнозирование — выявление зависимости выходных данных от входных переменных. cyberleninka.ru