Добавлен: 24.04.2023
Просмотров: 1083
Скачиваний: 24
Заключение
В данной курсовой работе я показал, как работает машинное обучение и зависимость таких дисциплин как: интеллектуальный анализ данных, добыча знаний из данных, нахождение закономерностей в базах данных. Для наглядности существующей проблемы взаимосвязи некоторых направлений искусственного интеллекта, определения были приведены из нескольких источников, и в результате сравнительного анализа построена диаграмма соотношений.
Процесс нахождения знаний состоит из таких этапов: отбор данных, очистка данных, интегрирование данных, преобразование данных, добыча знания из данных, представление знания.
Роль машинного обучения – это теоретическая поддержка, обеспечение методами и алгоритмами.
Необходимость интеллектуального анализа данных стала очевидной в первую очередь из-за огромных массивов исторической и вновь собираемой информации. Трудно, даже приблизительно, оценить объем ежедневных данных, накапливаемых различными компаниями, государственными, научными и медицинскими организациями. По мнению исследовательского центра компании GTE только научные институты собирают ежедневно около терабайта новых данных. Человеческий ум, даже такой тренированный, как ум профессионального аналитика, просто не в состоянии своевременно анализировать столь огромные информационные потоки.
Ученные ещё не знают, как сделать компьютеры обучающимися так же как обучаются люди. Однако уже придуманы алгоритмы, которые эффективны для некоторых задач обучения, и появляется теоретическое обоснование этого. Много практических компьютерных программ и важных коммерческих применений развиваются для представления наиболее распространенных видов обучения. Для таких задач как распознавание речи, методы машинного обучения подходят лучше, чем другие попытки обработки данных. В такой области как data mining, алгоритмы машинного обучения используются, как правило, в нахождении полезных знаний из больших баз данных, содержащих различного рода информацию (финансовые соглашения, медицинские записи, отчеты, и т.д.).
Таким образом, наше понимание и знание компьютеров продолжает углубляться и совершенствоваться, и это значит, что неизбежно машинное обучение будет играть все более централизованную роль в компьютерных науках и современных технологиях.