Добыча данных

Основные методы добычи данных

Data mining использует различные техники для извлечения разных типов информации:

• Классификация: Присвоение элементов коллекции целевым категориям или классам. Цель - точно предсказать целевой класс для каждого случая в данных (например, предсказать отток клиентов). Для этого часто используются методы контролируемого обучения.
• Кластеризация: Группировка похожих точек данных вместе без предварительного знания о группах. Такие алгоритмы, как K-Means или DBSCAN, помогают выявить естественные группировки в данных, что является примером неконтролируемого обучения.
• Регрессия: Прогнозирование непрерывной величины (например, прогнозирование цен на дома на основе таких характеристик, как размер и местоположение). Она моделирует взаимосвязь между переменными.
• Добыча ассоциативных правил: Обнаружение взаимосвязей между переменными в больших базах данных, часто используемое для анализа рыночной корзины (например, обнаружение того, что клиенты, покупающие хлеб, также склонны покупать молоко).
• Обнаружение аномалий: Выявление точек данных или событий, которые значительно отклоняются от нормы, крайне важно для таких приложений, как обнаружение мошенничества или выявление дефектов в производстве.

Data Mining в сравнении со смежными терминами

Несмотря на свою родственность, добыча данных отличается от других дисциплин, ориентированных на работу с данными:

• Аналитика данных: Больше внимания уделяет описательной статистике, отчетности и визуализации данных, чтобы понять прошлые показатели и текущие тенденции. Добыча данных часто идет дальше, делая упор на предиктивное моделирование и обнаружение закономерностей.
• Машинное обучение (ML): Предоставляет алгоритмы и инструменты, используемые в рамках data mining для поиска закономерностей и построения моделей. Data mining - это более широкий процесс применения этих (и других) методов для извлечения знаний из данных. Многие задачи ML, например классификация изображений, являются приложениями, которые позволяют использовать принципы data mining, применяемые к визуальным данным.
• Большие данные: Относится к чрезвычайно большим наборам данных, для обработки которых требуются специализированные инструменты и методики. Методы интеллектуального анализа данных часто применяются к большим данным для извлечения информации, но сам интеллектуальный анализ данных может быть выполнен на наборах данных любого размера. Методология CRISP-DM представляет собой стандартную модель процесса для проектов по добыче данных.

Реальные применения Data Mining в реальном мире

Методы добычи данных способствуют инновациям и повышению эффективности во многих отраслях. Вот два примера:

1. Анализ розничной корзины: Супермаркеты используют анализ ассоциативных правил в данных о транзакциях, чтобы понять покупательские привычки. Обнаружение того, что покупатели часто покупают чипсы и газировку вместе, может привести к размещению этих товаров рядом друг с другом или предложению пакетных акций, о чем рассказывается в стратегии использования ИИ в розничной торговле.
2. Предиктивная диагностика в здравоохранении: больницы и исследователи применяют методы классификации и кластеризации к данным пациента (симптомам, истории болезни, результатам анализов), чтобы предсказать вероятность развития таких заболеваний, как диабет или сердечные патологии. Это помогает в раннем обнаружении и составлении персонализированных планов лечения, что является ключевым аспектом ИИ в здравоохранении. Например, методы, подобные тем, что используются для обнаружения опухолей в медицинской визуализации, в значительной степени опираются на добытые шаблоны из обширных медицинских наборов данных.

Добыча данных и Ultralytics

В Ultralytics принципы интеллектуального анализа данных лежат в основе многих аспектов разработки и внедрения современных моделей компьютерного зрения (КВ), таких как Ultralytics YOLO. Обучение надежных моделей для таких задач, как обнаружение объектов или сегментация изображений, требует высококачественных, хорошо изученных данных. Методы интеллектуального анализа данных необходимы при предварительной обработке данных, сборе и аннотировании данных, чтобы очистить их, выявить предвзятость(смещение набора данных) и выбрать релевантные признаки, что в конечном итоге повышает точность модели.

Кроме того, Ultralytics HUB предоставляет платформу, на которой пользователи могут управлять наборами данных и обучать модели. Инструменты в экосистеме HUB облегчают изучение и понимание наборов данных, позволяя пользователям применять концепции интеллектуального анализа данных для оптимизации собственных рабочих процессов ML и эффективно использовать такие техники, как увеличение данных. Понимание данных с помощью майнинга крайне важно, прежде чем приступать к таким шагам, как настройка гиперпараметров. Больше о роли машинного обучения и data mining в компьютерном зрении ты можешь узнать в нашем блоге.