Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес
оригинального документа
: http://erp.cmc.msu.ru/dis22.html
Дата изменения: Wed Feb 9 17:56:35 2011 Дата индексирования: Sat Apr 9 23:24:36 2016 Кодировка: Windows-1251 |
Лектор и автор курса: Петровский М.И.
Программа курса базируется на рекомендациях «ACM SIGKDD Curriculum Committee Proposal. 2004». Целью настоящего курса является изучение современных алгоритмов функционирования и методов построения программных систем интеллектуального анализа данных (англ. Data Mining).
Системы интеллектуального анализа данных (ИАД) – подкласс систем поддержки принятия решений, задачей которых является поиск скрытых, нетривиальных, содержательных закономерностей в больших объемах разнородных, сложно структурированных данных, накопленных в хранилищах и базах данных. Такие системы основаны на совокупности методов и технологий из различных областей знания, включая методы машинного обучения, искусственного интеллекта, информационного поиска, статистического анализа, технологии построения и организации хранилищ данных.
В рамках курса рассматриваются основные определения, термины, и задачи ИАД. Вводится понятие процесса ИАД и типовой архитектуры программной системы ИАД. Изучаются современные алгоритмы и подходы к решению задач классификации, прогнозирования, кластерного анализа и самоорганизации, поиска ассоциаций, выявления исключений при работе с разнородными сложно структурированными данными большого объема. Рассматриваются методы предобработки и модели представления для сложно структурированных данных в системах ИАД, а также вопросы визуализации найденных закономерностей. Формулируются перспективные исследовательские направления и области практического применения методов и технологий интеллектуального анализа данных.