Data mining

İnformatika ilə əlaqədar bu məqalə qaralama halındadır. Məqaləni redaktə edərək Vikipediyanı zənginləşdirin.

Maşın öyrənməsi və intellektual verilənlərin analizi
Tapşırıqlar
Klassifikasiya Klasterləşdirmə Reqressiya Anomaliya aşkarlama Assosiasiya qaydaları Təsdiqetmə ilə öyrənmə Strukturlaşdırılmış proqnoz Layihələndirmə xüsusiyyətləri Öyrənmə xüsusiyyətləri Onlayn öyrənmə Yarısupervizorlu öyrənmə Supervizorsuz öyrənmə Qiymətləndirmə ilə öyrənmə Qrammatika induksiyası
Supervizorlu öyrənmə (Klassifikasiya • Reqressiya)
Qərarların qəbul olunması ağacı Ansambllar (Bagging, Boosting, Random forest) k-NN Xətti reqressiya Sadə Bayes Neyron şəbəkələr Loqistik reqressiya Perseptron Uyğun vektor üsulu Köməkçi vektor üsulu
Klasterləşdirmə
BIRCH İyerarxik k-orta Gözləmə-maksimallaşma DBSCAN OPTICS Orta dəyişmə
Ölçü azaldılması
Faktor analizi Kanonik korrelyasiya Müstəqil komponent analizi Xətti diskriminant analizi Qeyri-meqativ matris vuruqlarına ayırma Əsas komponent analizi t-SNE
Strukturlaşdırılmış proqnoz
Qrafik ehtimal modelləri (Bayes şəbəkəsi, Şərti təsadüfi sahə, Gizli Markov modeli)
Anomaliya aşkarlama
k-NN Lokal tullanış amili
Neyron şəbəkələr
Avtokodirovka Dərin öyrənmə Çoxlaylı perseptron Rekkurent neyron şəbəkələr Məhdud Boltsman maşını Özü təşkil olunan xəritə Əyri neyron şəbəkə
Nəzəriyyə
Kompromis sürüşmə-dispersiyası Hesablama öyrənmə nəzəriyyəsi Empirik riski minimallaşdırma Okkam öyrənmə PAC öyrənmə Statistik öyrənmə VC nəzəriyyəsi
Konfranslar və jurnallar
NIPS ICML JMLR ArXiv:cs.LG

Data Mining — kompyuter elmlərinin bir sahəsi. Böyük həcmli verilənlərin içərisindən faydalı və yeni informasiyanın tapılmasından bəhs edir. Data Miningdə istifadə olunan bir çox metodlar süni intellekt, machine learning və statistikada istifadə olunan metodlarla üst-üstə düşür. Data Miningin cəlb olunduğu işlər:

• Anomaliyanın aşkarlanması: Fərqli verilənin tapılması. Digər verilənlərdən fərqlidirsə, bu ya səhv ola bilər, ya da bu verilənin araşdırılmasına ehtiyac var.
• assosiasiya qaydaların öyrənilməsi (association rule learning): Verilənlər arasında əlaqənin tapılması.
• Clustering: Oxşar verilənlərin mərkəzlərə görə bölünməsi
• Sinifləşdirmə (classification): Verilənlərin siniflərə görə bölünməsi
• Alt çoxluğun tapılması (Subgroup discovery): Maraqlı ola biləcək alt çoxluğun tapılması

Data Mining və Machine learning üçün proqramlar

• Weka
• RapidMiner
• Carrot2
• ELIKE
• GATE
• Orange