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. 5

Некоторые методы ИИ, которые используются в Data Mining:

• Машинное обучение. 4 Позволяет компьютерным системам обучаться на основе имеющихся данных и прогнозировать результаты на новых данных. 4
• Глубокое обучение. 4 Более сложные алгоритмы машинного обучения, основанные на искусственных нейронных сетях, которые могут распознавать сложные образы и паттерны в данных. 4
• Нейронные сети. 24 Математические модели, имитирующие работу нервной системы человека. 4 Позволяют решать различные неформализованные задачи обработки данных, прогнозирования и кластеризации неструктурированных данных без предварительного формулирования гипотез. 2
• Генетические алгоритмы. 4 Используются для оптимизации, построения моделей и решения сложных проблем путём эмуляции процессов биологической эволюции. 4

Выделяют пять типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining: 3

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