Добыча данных

Добыча данных - это процесс обнаружения закономерностей, корреляций и аномалий в больших массивах данных с целью извлечения ценной и ранее неизвестной информации. Он выступает в качестве важнейшего этапа исследования, который преобразует необработанные данные в понятную структуру, часто служащую основой для прогнозирующего моделирования и задач машинного обучения (ML). Используя методы статистики, систем баз данных и искусственного интеллекта, добыча данных помогает обнаружить скрытую информацию, которая может быть использована для разработки бизнес-стратегий, научных исследований и технологических инноваций.

Как работает добыча данных

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

1. Сбор и интеграция данных: Сбор данных из различных источников, которые могут включать структурированные базы данных, неструктурированный текст или изображения из озера данных.
2. Предварительная обработка данных: Она включает в себя очистку данных для обработки отсутствующих или противоречивых значений и преобразование данных для нормализации или объединения данных для анализа. На этом этапе также может быть использовано расширение данных для обогащения набора данных.
3. Обнаружение и моделирование закономерностей: Применение алгоритмов для выявления закономерностей. Общие задачи включают классификацию, кластеризацию(K-Means), регрессию и поиск ассоциативных правил. Это этап, на котором алгоритмы ML используются наиболее активно.
4. Оценка и интерпретация: Оценка обнаруженных закономерностей на предмет их обоснованности и полезности. Визуализация данных - ключевой инструмент, помогающий сделать выводы понятными.
5. Развертывание знаний: Интеграция обнаруженных знаний в операционные системы, такие как система рекомендаций или система обнаружения мошенничества.

Приложения ИИ и компьютерного зрения в реальном мире

Добыча данных является основой для создания интеллектуальных систем во многих отраслях промышленности.

• ИИ в розничной торговле и анализ рыночной корзины: Ритейлеры изучают огромные журналы транзакций, чтобы выяснить, какие товары часто покупают вместе. Например, обнаружение того, что покупатели, приобретающие хлеб, также часто покупают молоко (правило ассоциации), может служить основой для разработки стратегий размещения товаров, комплектации промоакций и целевой рекламы. Такой анализ поведения покупателей также способствует созданию систем персонализированных рекомендаций. Узнайте больше о том, как искусственный интеллект обеспечивает эффективность розничной торговли.
• Анализ медицинских изображений: В области искусственного интеллекта в здравоохранении методы интеллектуального анализа данных применяются к крупномасштабным медицинским записям и наборам изображений, таким как набор данных по опухолям мозга. Анализируя эти данные, исследователи могут выявить закономерности и корреляции, которые связывают определенные особенности изображений или демографические характеристики пациентов с заболеваниями. Это помогает в создании диагностических моделей, например, для обнаружения опухолей, и поддерживает такие организации, как Национальные институты здоровья (NIH), в развитии медицинской науки.

Добыча данных в сравнении со смежными понятиями

Важно отличать добычу данных от других терминов, связанных с наукой о данных.

• Машинное обучение (ML): Хотя эти термины часто используются как взаимозаменяемые, они отличаются друг от друга. Добыча данных - это более широкий процесс обнаружения знаний из данных. Машинное обучение - это набор методов и алгоритмов (например, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение), которые часто используются в процессе добычи данных для поиска закономерностей. По сути, ML - это инструмент для достижения цели интеллектуального анализа данных.
• Аналитика данных: Аналитика данных - это более широкая область, занимающаяся изучением наборов данных для получения выводов и поддержки принятия решений. Добыча данных - это специфическая подгруппа аналитики данных, в которой особое внимание уделяется обнаружению ранее неизвестных закономерностей, в то время как аналитика данных может также включать проверку заранее сформулированных гипотез и создание сводных отчетов.
• Большие данные: Этот термин относится к огромным, сложным и быстро растущим наборам данных. Добыча данных - это процесс, применяемый к большим данным для извлечения из них ценности. Проблемы, связанные с большими данными (объем, скорость, разнообразие), часто требуют специализированных инструментов для добычи данных, таких как экосистема Apache Hadoop.
• Глубокое обучение (DL): Это специализированная область машинного обучения, в которой используются нейронные сети с большим количеством слоев. Модели DL, подобные тем, что используются в Ultralytics YOLO, могут автоматически выполнять извлечение признаков из необработанных данных, таких как изображения, что является мощной возможностью в рамках рабочего процесса поиска данных для компьютерного зрения (CV). Платформы, подобные Ultralytics HUB, упрощают весь процесс, от управления наборами данных до обучения моделей.