3-й семестр / Лекции / 13 - Технологии бизнес-аналитики. Преобразование упорядоченных данных
.pdf
Центр дистанционного обучения
Data Mining – задача классификации и регрессии
Классификация – отнесение входного объекта к одному из известных классов.
11 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Data Mining – задача классификации и регрессии
Задача регрессии – это установление зависимости непрерывной выходной переменной от входных переменных .
12 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Data Mining и связь с другими областями
13 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Машинное обучение
Машинное обучение (англ.: Machine Learning) – область научного знания, объектом исследования которой являются методы построения алгоритмов, способных обучаться на данных, т.е. конструировать из данных функцию (формулу), которая может быть использована для прогноза характеристик у новых объектов.
14 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Глубинное обучение
Глубинное обучение (англ.: Deep Learning) – подкласс методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя), с той особенностью, что вычислительный алгоритм сам находит признаки (ключевые черты чего-либо, по которым легче всего разделять один класс от другого) и признаки эти структурирует иерархично.
15 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Причины популярности
Data Mining
Развитие технологи автоматизированной обработки информации.
Возникла острая нехватка высококвалифицированных специалистов в области анализа данных.
Возникла объективная потребность в тиражировании знаний.
На рынке появились программные продукты, поддерживающие технологии KDD и Data Mining.
16 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Преобразование
упорядоченных данных
17 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Преобразование
упорядоченных данных
= {1, 2, … , }, где - последнее значение рассматриваемой временной последовательности
18 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Преобразование упорядоченных данных
19 online.mirea.ru
Центр дистанционного обучения
Скользящее окно
интервал прогноза;
горизонт прогноза;
глубина истории.
20 online.mirea.ru