Понятие Статистики

Статистика- это наука о методах сбора данных, их обработки и анализа для выявления закономерностей, присущих изучаемому явлению.

Статистикаявляется совокупностью методов планирования эксперимента, сбора данных, их представления и обобщения, а также анализа и получения выводов на основании этих данных.

Статистика оперирует данными, полученными в результате наблюдений либо экспериментов. Одна из последующих глав будет посвящена понятию данных.

Понятие Машинного обучения

Единого определения машинного обучения на сегодняшний день нет.

Машинное обучениеможно охарактеризовать как процесс получения программой новых знаний. Митчелл в 1996 году дал такое определение: "Машинное обучение - это наука, которая изучает компьютерные алгоритмы, автоматически улучшающиеся во время работы".

Одним из наиболее популярных примеров алгоритма машинного обучения являются нейронные сети.

Понятие Искусственного интеллекта

Искусственный интеллект- научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования видов человеческой деятельности, традиционно считающихся интеллектуальными.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека.

Соответственно, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Искусственным интеллектом называют свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Data Mining - мультидисциплинарная область, возникшая и развивающаяся на базе таких наук как прикладная статистика, распознавание образов, искусственный интеллект, теория баз данных и др., см. рис. 1.1.

Основная особенность Data Mining - это сочетание широкого математического инструментария (от классического статистического анализа до новых кибернетических методов) и последних достижений в сфере информационных технологий. В технологии Data Mining гармонично объединились строго формализованные методы и методы неформального анализа, т.е. количественный и качественный анализ данных.

К методам и алгоритмам Data Mining относятся следующие: искусственные нейронные сети, деревья решений, символьные правила, методы ближайшего соседа и k-ближайшего соседа, метод опорных векторов, байесовские сети, линейная регрессия, корреляционно-регрессионный анализ; иерархические методы кластерного анализа, неиерархические методы кластерного анализа, в том числе алгоритмы k-средних и k-медианы; методы поиска ассоциативных правил, в том числе алгоритм Apriori; метод ограниченного перебора, эволюционное программирование и генетические алгоритмы, разнообразные методы визуализации данных и множество других методов.

Большинство аналитических методов, используемые в технологии Data Mining - это известные математические алгоритмы и методы. Новым в их применении является возможность их использования при решении тех или иных конкретных проблем, обусловленная появившимися возможностями технических и программных средств. Следует отметить, что большинство методов Data Mining были разработаны в рамках теории искусственного интеллекта.

Метод (method) представляет собой норму или правило, определенный путь, способ, прием решений задачи теоретического, практического, познавательного, управленческого характера.

Понятие алгоритма появилось задолго до создания электронных вычислительных машин. Сейчас алгоритмы являются основой для решения многих прикладных и теоретических задач в различных сферах человеческой деятельности, в большинстве - это задачи, решение которых предусмотрено с использованием компьютера.

Алгоритм (algorithm) - точное предписание относительно последовательности действий (шагов), преобразующих исходные данные в искомый результат.