Для анализа большой базы данных можно использовать различные алгоритмы слабого искусственного интеллекта, например:

• Apriori. 3 Позволяет узнать об ассоциативных правилах в данных, то есть найти товары, которые покупают вместе чаще, чем другие. 3
• AdaBoost. 3 Это алгоритм усиления классификаторов, который объединяет несколько алгоритмов обучения (например, деревья решений). 3 Цель — взять группу слабых учеников и объединить их для создания одного сильного ученика. 3
• kNN (k ближайших соседей). 3 Алгоритм для классификации, который хранит маркированные данные и при введении новых немаркированных данных смотрит на k ближайших маркированных точек данных. 3 Потом, используя классы соседей, kNN получает лучшее представление о том, как новые данные должны быть классифицированы. 3

Перед выбором алгоритма нужно детализировать цель анализа. 2 Для этого проводят разведочный анализ, чтобы понять, насколько данные надёжны: нет ли пропусков, выбросов, какие существуют взаимосвязи между признаками. 2

Также для анализа больших объёмов данных можно использовать машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и генетические алгоритмы. 1