Деректер қоры 5 1Деректер қорының моделі 7
жүктеу/скачать 1,3 Mb.
|
| Data Mining
Data Mining ақпараттық технология дамыған заманның әр түрлі саласындағы керекті шешімдерді қабылдауға қажетті деректерді тәжірибеге, пайдалы білімді меңгеруге арналған әдістердің қолданылуын жүзеге асыратын жинақталған ұғым. Графтарды, жасанды нейрондық желілерді, генетикалық алгоритмдерді, эволюциялық программалауды, ассоциативтік жадыны,көмескі логиканы қолжетімді классификация әдіс-тәсілдері,модельдеу мен болжау Data Mining – тәсілінің негізі болып табылады. Dta Mining технологиясында статистикалық әдістер(дескриптивтік талдау,коррелияцық және регрессиондық талдау,факторлық талдау,дисперциялық талдау, кешендік талдау,дискриминанттық талдау,уақытша қатарлық талдау,тіршілікке қабілеттілікті талдау,байланыстық талдау ) кіреді. Мұндай әдістер, көбіне, Data Mining мақсатына сәйкес деректерді талдаудың априорлық ұсынылымын(бұрыннан белгісіз тривиалсыз және тәжірибеге пайдалы білімдер) көрсетеді. Шын мәнінде, деректерді табу - бұл әр түрлі кезеңдердегі деректерді алу процесі. сурет. 5 де белгілі бір саладағы әр түрлі дерек көздерінен білім табу процесі көрсетілген.Data Mining - бұл деректердің үлкен көлемінен белгісіз, бірақ мәні құнды білімдерді анықтауға әкелетін негізгі қадам. Деректерді интеллектуалды талдау технологиясы пайдаланушыға массивті деректерден жаңа және маңызды мәліметтерді іздеу әдістерін ұсынады. 1.5 сурет. Деректердегі білімді анықтау процессі Денсаулық сақтау саласында табылған білімді диагностикасының дәлдігін арттыру, хирургиялық операциялардың сапасын жақсарту және дәрілік препараттардың зиянды әсерін төмендету үшін денсаулық сақтау әкімшілері мен дәрігер-дәрігерлер пайдалана алады. Ол сондай-ақ қымбат емес терапевтік терапияны ұсынуға бағытталған . Аурулардың диагностикасы-бұл күрделі, бірақ медицинада өте маңызды міндет. Жүрек ауруларын "әртүрлі факторлар немесе симптомдар" бойынша анықтау-бұл күтпеген салдарлармен жиі болатын жалған болжамдардан бос емес көп деңгейлі мәселе" . Осылайша, диагностика процесін жеңілдету және аурулардың белгілі бір белгілерімен айналысатын көптеген мамандардың білімі мен тәжірибесін пайдалану үшін жиналған және жазылған пациенттердің деректерін пайдалана аламыз. Баға жетпес қызметтерді аз шығынмен ұсыну медициналық ұйымдар (ауруханалар, емханалар және медициналық орталықтар) тарапынан негізгі шектеулердің бірі болып табылады. Сонымен қатар, ауруханалардың клиникалық сынақ құнын төмендетуі өте маңызды. Машиналық оқыту және Data Mining әдістеріне негізделген кәсіби және сараптамалық компьютерленген жүйелерді пайдалану белгілі бір бағытта клиникалық сынақтарға немесе қауіп-қатерді төмендету кезінде диагностикаға қол жеткізуге көмектесе алады. жүктеу/скачать 1,3 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|