16.Інтелектуальні системи на основі інженерії знань та штучного інтелекту: Інтелектуальний аналіз даних.

Комп'ютерні технології з організацією інтелектуальних обчислень переживають свій розквіт. Data Mining – це автоматизований процес обробки та аналізу даних. Елементи технології Data Mining стають невід'ємною частиною електронних сховищ даних та організації інтелектуальних обчислень.

Простий доступ користувача до сховища даних забезпечує лише отримання відповідей на питання, що були задані, технологія Data Mining дозволяє побачити ("знайти") приховані правила і закономірності у наборах даних, які користувач не може передбачити, і застосування яких може сприяти збільшенню прибутків підприємства.

Data Mining перекладається як "видобуток даних", але ця технологія швидше є "інтелектуальним аналізом даних". Людський розум не пристосований для сприйняття великих масивів різнорідної інформації. Людина не здатна вловлювати більш двох-трьох взаємозв'язків навіть у невеликих вибірках.

Традиційна математична статистика, яка довгий час претендувала на роль основного інструмента аналізу даних, часто пасує при рішенні задач з реального складного життя. Вона оперує усередненими характеристиками вибірки, що часто є фіктивними величинами (середня температура пацієнтів лікарні, середня висота будинків на вулиці). Тому, методи математичної статистики виявляються корисними, головним чином, для перевірки заздалегідь сформульованих гіпотез.

17.Компоненти інтелектуальної інформаційної системи аналізу інвестицій.

Досвід експлуатації інформаційних систем, в організаційних та економічних системах показав, що найбільш важливе значення повинен мати в цих системах і в контурі управління - людина (керівник; особа, яка приймає рішення - ОПР).

Не слід забувати, що управління в економічних і організаційно - технічних системах є складним творчим процесом, нужденним в різних формах забезпечення інтелектуальної діяльності. Применшення значення творчого елементу (досвіду, інтуїції) і, навпаки, перебільшення можливостей формалізації ряду управлінських завдань, неминуче веде до того, що реальні результати далеко не повністю виправдовують очікування, які пов'язувалися і зв'язуються з комп'ютеризацією управління та прийняття рішень.

Більшість наявних об'єктів управління ставляться до слабкоструктурованих або погано визначеним об'єктам, які мають низку несподіваних для традиційного управління властивостей, таких, як унікальність, відсутність формализуемой мети існування. відсутність оптимальності, висока динамічність, неповнота опису об'єкта, і, нарешті, індивідуальність поведінки особи що приймає рішення в процесі прийняття рішень ,

Інформаційна система підтримки рішень пов'язує інтелектуальні ресурси управлінця зі здібностями і можливостями комп'ютера для поліпшення якості рішень. Ці системи призначені для менеджерів, які приймають управлінські рішення в умовах напівструктурованих і слабо певних завдань.

Таким чином, подальший розвиток ИСПР призвело до створення інтелектуальної інформаційної СПР.

Інтелектуальна ИСПР - це комп'ютерна система, що складається з 5 основних взаємодіючих компонентів: мовний підсистеми (механізм забезпечення зв'язку між користувачем і іншими компонентами ИСПР), інформацією підсистеми (сховище даних і засобів їх обробки), підсистеми управління знаннями (сховище знань про проблемної області, таких як процедури, евристики і правила, і засоби обробки знань), підсистеми управління моделями та підсистеми обробки та вирішення завдань (сполучна ланка між іншими підсистемами).

Підсистема обробки і вирішення завдань розподілена і функціонально вбудована в інші підсистеми, реалізуючи свої окремі специфічні функції в їх рамках. Ця підсистема володіє основними здібностями по маніпуляції і обробці завдань для прийняття рішень.