1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirish

Terminologiya
AKT sanoatining rivojlanishi bilan muhim ma'lumotlar massivlarini yaratish imkoniyatlari ham tez o'sib bormoqda, ularni mohirona tahlil qilish bilan biznes, tibbiyot yoki davlat boshqaruvida boshqaruv qarorlarini qabul qilish samaradorligini oshirish uchun foydali bilimlarni topish mumkin. Ushbu masalalarni o'rganadigan soha Data Mining, bu sohadagi mutaxassis esa Data Scientist deb ataladi.
Ma'lumotlar tahlili sohasining davom etayotgan intensiv rivojlanishini hisobga olgan holda, bir xil hodisa yoki sohani tavsiflovchi turli terminologiyalar yoki turli yo'llar bilan talqin qilinishi mumkin bo'lgan bir atama mavjud.

Masalan, ingliz tilidagi adabiyotlarda siz berilganlarni intellektual tahlili sohasini tavsiflovchi va ma'no jihatidan juda yaqin bo'lgan turli xil atamalar va ularning kombinatsiyalarini topishingiz mumkin:

• 
  Data Mining;
  
• 
  Statistical Analysis and Data Mining;
  
• 
  Machine Learning;
  
• 
  Deep Learning;
  
• 
  Predictive Analytics and Data Mining;
  
• 
  Data Science;
  
• 
  Data Science and Data Mining;
  
• 
  Discovery Driven Data Mining;
  
• 
  Knowledge Discovery in Databases;
  
• 
  Big Data
  

va hakoza.


Data mining
Berilganlardan “qimmatli narsalarni” izlash jarayoni ko'p tonnali ruda uyumlaridan grammalarda o’lchanadigan qimmatbaho metallar yoki toshlarni qidirish (qazib olish) amalga oshiriladigan tog'-kon korxonalaridagi ishlar bilan taqqoslash mumkin. Shundan kelib chiqqan holda bilimni katta "uyumdan" dan "qazib” olish jarayonini Data Mining deb nomlangan.
Rasmiy ravishda Data Mining uchun turli xil ta'riflar berilishi mumkin, ular to’liqlikka deb da'vo qilmaydi. Data Mining - bu:
1) berilganlarr bazalarida soda bo’lmagan va amalda foydali qonuniyatlarni aniqlash jarayoni;
2) biznesda ustunlikka erishish maqsadida shu davrgacha noma’lum bo’lgan tuzilmalarni (patternlarni) aniqlash uchun katta hajmdagi berilganlarni ajratib olish, tadqiq qilish va modellashtirish;
3) obrazlarni anglash usullari va boshqa statistik va matematik usullardan foydalangan holda katta hajmdagi berilganlarni “elakdan o'tkazish” orqali yangi ahamiyatli korrelyatsiyalar, namunalar va an’analar aniqlash;
4) “xom” berilganlardam “mashina” (algoritmlar, suniy intellect vositalari) tomonidan oldin ma’lum bo’lmagan soda bo’lmagan, amalda foydali va inson tomonidan izohlanishi mumkin bo’lmagan yashirin bilimlarni aniqlash;
5) biznes haqidagi foydali bilimlarni aniqlash jarayoni.
Keng ma'noda, Data Mining quyidagilarni talab qiluvchi berilganlarni tahlil qilish konsepsiyasi tariqasida tushuniladi:

• 
  berilganlar aniqmas, to'liq bo'lmagan (bo'shliqlarni o'z ichiga olgan), qarama-qarshilikli, birjinsli emas, vositali va shu bilan birgalikda katta hajmda bo’lishi mumkin; shu sababli konkret holatlarda berilganlarni tushinish katta intellektual kuchni talab qiladi;
  
• 
  tahlil algoritmlarining o’zi “intellect elementlariga” ega bo’lishi mumkin, xususan, pretsendent asosida o’rganish qobiliyatiga qobiliyatiga ega bo’lishi mumkin, yani xususiy holatlar asosida umumiy xulosalar berishi mumkin; bunday algoritmlarni yaratish katta intellektual kuch talab etadi;
  
• 
  xom berilganlarni ma’lumotga, ma’lumotni bilimga aylantirish uchun qayta ishlash jarayonlari eskicha “qo’lda” bajarib bo’lmay qoldi va u notrivial echim talab qiladi.
  

Data Mining sohalararo tadqiqot bo'lib, amaliy matematik statistika yutuqlari, obrazlarni aniqlash, sun'iy intellekt usullari, berilganlar bazasi nazariyasi va boshqalar asosida paydo bo'lgan va rivojlanmoqda.

2-rasm. Data Mining sohalararo tadqiqot yo’nalishi