5. Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining)

Дейтамайнінг (Data Mining) - це дослідження й виявлення за допомогою спеціальних алгоритмів і засобів штучного інтелекту в «сирих» даних схованих знань, що раніше не були відомі і є нетривіальними, практично корисними і доступними для інтерпретації людиною.

Data Mining - це сучасна концепція аналізу даних, яка передбачає те, що:

• дані можуть бути неточними, неповними (мати пропуски), суперечливими, різнорідними, непрямими, і при цьому мати гігантські об’єми; тому розуміння даних у конкретних застосуваннях вимагає значних інтелектуальних зусиль;

• самі алгоритми аналізу даних можуть мати «елементи інтелекту», зокрема, здатність навчатися на прецедентах, тобто робити загальні висновки на основі окремих спостережень; розроблення таких алгоритмів також потребує значних інтелектуальних зусиль;

• процеси перероблення сирих даних в інформацію, а інформації у знання вже не можуть бути виконані вручну, і потребують нетривіальної автоматизації.

Основні методи дейтамайнінгу включають:

• кластерний аналіз;

• нечітка логіка;

• дерева рішень;

• генетичні алгоритми;

• нейромережі та ін.

Кластерний аналіз – процес розділення набору даних (чи об’єктів) у набір значущих підкласів, що називаються кластерами. Кластери допомагають користувачу зрозуміти природне групування чи структуру в наборі даних.

Нечітка логіка застосовується для таких наборів даних, де приналежність даних до якої-небудь групи є імовірносною і може бути оцінена в інтервалі від 0 до 1.

Дерево рішень – це схема (граф), яка відображає структуру задачі багатокрокового процесу прийняття рішень у вибраній сфері аналізу (класифікація набору даних або зразків, пошук оптимального рішення на множині альтернатив, отримання логічного висновку за допомогою евристики (бази правил)).

Генетичні алгоритми. Ці алгоритми певним чином імітують процес природного добору і є потужним засобом рішення різноманітних комбінаторних задач і задач оптимізації. У цьому методі рішення подається у вигляді хромосоми, яку утворює набір генів.

Нейромережні і нейрокомп’ютерні технології. Штучні нейронні мережі та нейрокомп’ютери значною мірою відтворюють принципи роботи людського мозку. Знання в них не відокремлені від процесора, а рівномірно розподілені й існують неявно у вигляді ваг синаптичних зв’язків. Такі знання не закладаються з самого початку, а набуваються в процесі навчання.

6. Поняття і основні властивості програмних агентів.

Агент - це програмний об'єкт, який: забезпечує виконання однієї або кількох послуг; надає опис цих послуг іншим ПА; здатний функціонувати автономно без безпосередніх вказівок користувача; може інтерактивно взаємодіяти з іншими ПА та користувачами.

Програмний агент – це стійкий постійний елемент програмного забезпечення, призначений для виконання певних завдань.

Автономний агент - це обчислювальна система, що знаходиться в деякому комплексному динамічному середовищі, у якому автономно мислить та діє і таким чином реалізує покладені на нього функції.

Інтелектуальні агенти – це об’єкти програмного забезпечення, що виконують низку операцій, заданих користувачем або іншою програмою, і мають певну міру незалежності та автономності

Основні властивості програмних агентів

1. Здатність реагування – 1) здатність агента своєчасно реагувати на зовнішнє середовище; 2) здатність агента діяти без будь-яких зовнішніх чи внутрішніх консультацій.

2. Автономність – означає розміщення агента в зовнішньому середовищі, причому агент є частиною цього середовища і діє в ньому постійно згідно зі своєю програмою (завданнями) так, щоб впливати в майбутньому.

3. Раціональність (розумність) – 1) внутрішній стан агента, коли він працює з осмисленням, передбаченням зовнішнього світу; 2) наявність у агента розумових компонентів, таких як думка, ціль, наміри, бажання.

4. Розважливість – 1) здатність агента до мислення; 2) використання агентом знань і мислення для визначення своїх наступних дій.

5. Здатність до навчання – здатність агента використовувати досвід функціонування для корегування своєї поведінки.

6. Комунікативність – здатність агентів співпрацювати, конкурувати або ігнорувати один одного. Найчастіше має місце кооперація (або координація дій) агентів, коли агенти об’єднують свої зусилля для досягнення загальної цілі. Тривалість функціонування – здатність агента діяти впродовж великого проміжку часу.