Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей, корреляций и аномалий в больших наборах данных для извлечения ценной и ранее неизвестной информации. Он служит важным исследовательским этапом, который преобразует необработанные данные в понятную структуру, часто служащую основой для прогнозного моделирования и задач машинного обучения (ML). Используя методы статистики, систем баз данных и ИИ, интеллектуальный анализ данных помогает выявить скрытые закономерности, которые могут лечь в основу бизнес-стратегий, научных исследований и технологических инноваций.

Как работает интеллектуальный анализ данных

Процесс интеллектуального анализа данных часто структурируется в соответствии с такими фреймворками, как Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Типичные этапы включают в себя:

1. Сбор и интеграция данных: Сбор данных из различных источников, которые могут включать структурированные базы данных, неструктурированный текст или изображения из озера данных.
2. Data Preprocessing / Предварительная обработка данных: Это включает в себя очистку данных для обработки отсутствующих или несогласованных значений и преобразование данных для нормализации или агрегирования данных для анализа. Аугментация данных также может быть использована на этом этапе для обогащения набора данных.
3. Обнаружение и моделирование закономерностей (Pattern Discovery and Modeling): Применение алгоритмов для выявления закономерностей. Типичные задачи включают классификацию, кластеризацию (K-Means), регрессию и поиск ассоциативных правил. Это этап, на котором алгоритмы машинного обучения используются наиболее интенсивно.
4. Оценка и интерпретация: Оценка обнаруженных закономерностей на предмет их достоверности и полезности. Визуализация данных является здесь ключевым инструментом, помогающим сделать результаты понятными.
5. Внедрение знаний: Интеграция полученных знаний в операционные системы, такие как системы рекомендаций или системы обнаружения мошенничества.

Реальные приложения ИИ и компьютерного зрения

Интеллектуальный анализ данных имеет основополагающее значение для разработки интеллектуальных систем во многих отраслях.

• ИИ в розничной торговле и анализ рыночной корзины: Розничные торговцы анализируют огромные журналы транзакций, чтобы узнать, какие продукты часто покупают вместе. Например, обнаружение того, что клиенты, покупающие хлеб, также часто покупают молоко (правило ассоциации), может повлиять на стратегии размещения продуктов, рекламные пакеты и таргетированную рекламу. Этот анализ поведения клиентов также способствует персонализированным системам рекомендаций. Узнайте больше о том, как ИИ повышает эффективность розничной торговли.
• Анализ медицинских изображений: В ИИ в здравоохранении методы интеллектуального анализа данных применяются к крупномасштабным медицинским записям и наборам изображений, таким как набор данных об опухолях головного мозга. Анализируя эти данные, исследователи могут выявлять закономерности и корреляции, связывающие определенные характеристики изображений или демографические данные пациентов с заболеваниями. Это помогает в создании диагностических моделей, таких как модели для обнаружения опухолей, и поддерживает такие организации, как Национальные институты здоровья (NIH), в продвижении медицинской науки.

Интеллектуальный анализ данных в сравнении со смежными понятиями

Важно отличать интеллектуальный анализ данных (data mining) от других связанных терминов в науке о данных.

• Машинное обучение (ML): Хотя эти термины часто используются взаимозаменяемо, они различны. Интеллектуальный анализ данных — это более широкий процесс обнаружения знаний из данных. Машинное обучение — это набор методов и алгоритмов (например, обучение с учителем, обучение без учителя), которые часто используются в процессе интеллектуального анализа данных для поиска закономерностей. По сути, ML — это инструмент для достижения цели интеллектуального анализа данных.
• Data Analytics / Анализ данных: Анализ данных — это более широкая область, ориентированная на изучение наборов данных для формулирования выводов и поддержки принятия решений. Интеллектуальный анализ данных — это конкретное подмножество анализа данных, которое делает упор на обнаружение ранее неизвестных закономерностей, тогда как анализ данных может также включать проверку предопределенных гипотез и создание сводных отчетов.
• Big Data: Этот термин относится к огромным, сложным и быстрорастущим наборам данных. Интеллектуальный анализ данных — это процесс, применяемый к Big Data для извлечения из них ценности. Задачи Big Data (объем, скорость, разнообразие) часто требуют специализированных инструментов интеллектуального анализа данных, таких как экосистема Apache Hadoop.
• Глубокое обучение (DL): Это специализированная подобласть машинного обучения, использующая нейронные сети со множеством слоев. Модели DL, такие как используемые в Ultralytics YOLO, могут автоматически выполнять извлечение признаков из необработанных данных, таких как изображения, что является мощной возможностью в рамках рабочего процесса интеллектуального анализа данных для компьютерного зрения (CV). Платформы, такие как Ultralytics HUB, упрощают весь процесс, от управления наборами данных до обучения моделей.