مقالات اموزشی کامپیوتر

ریشه های داده کاوی در میان سه خانواده از علوم، قابل پیگیری می باشد مهمترین این خانواده ها، آمار کلاسیک می باشد. بدون آمار، هیچ داده کاوی وجود نخواهد داشت، بطوریکه آمار، اساس اغلب تکنولوژی هایی می باشد که داده کاوی بر روی آنها بنا می شود. آمار کلاسیک مفاهیمی مانند تحلیل رگرسیون، توزیع استاندارد، انحراف استاندارد، واریانس، تحلیل خوشه، و فاصله های اطمینان را که همه این موارد برای مطالعه داده و ارتباط بین داده ها می باشد، را در بر می گیرد. مطمئنا تحلیل آماری کلاسیک نقش اساسی در تکنیکهای داده کاوی ایفا می کند.

دومین خانواده ای که داده کاوی به آن تعلق دارد هوش مصنوعی^[1] می باشد. هوش مصنوعی که بر پایه روشهای ابتکاری می باشد و با آمار ضدیت دارد، تلاش دارد تا فرایندی مانند فکر انسان، را برای حل مسائل آماری بکار بندد. چون این رویکرد نیاز به توان محاسباتی بالایی دارد، تا اوایل دهه 1980 عملی نشد. هوش مصنوعی کاربردهای کمی را در حوزه های علمی و حکومتی پیدا کرد، اما نیاز به استفاده از کامپیوترهای بزرگ با عث شد همه افراد نتوانند از تکنیکهای ارائه شده استفاده کنند.

سومین خانواده داده کاوی، یادگیری ماشین^[2] می باشد، که به مفهوم دقیقتر، اجتماع آمار و هوش مصنوعی می باشد. درحالیکه هوش مصنوعی نتوانست موفقیت تجاری کسب کند، یادگیری ماشین در بسیاری از موارد جایگزین آن گردید. از یادگیری ماشین به عنوان تحول هوش مصنوعی یاد شد، چون مخلوطی از روشهای ابتکاری هوش مصنوعی به همراه تحلیل آماری پیشرفته می باشد. یادگیری ماشین اجازه می دهد تا برنامه های کامپیوتری در مورد داده ای که آنها مطالعه می کنند، مانند برنامه هایی که تصمیمهای متفاوتی بر مبنای کیفیت داده مطالعه شده می گیرند، یادگیری داشته باشند و برای مفاهیم پایه ای آن از آمار استفاده می کنند و از الگوریتمها و روشهای ابتکاری هوش مصنوعی را برای رسیدن به هدف بهره می گیرند.

داده کاوی در بسیاری از جهات، سازگاری تکنیکهای یادگیری ماشین با کاربردهای تجاری است. بهترین توصیف از داده کاوی بوسیله اجتماع آمار، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بدست می آید. این تکنیکها سپس با کمک یکدیگر، برای مطالعه داده و پیدا کردن الگوهای نهفته در آنها استفاده می شوند.

بعضی از کاربردهای داده کاوی به شرح زیر است:

·         کاربردهای معمول تجاری: از قبیل تحلیل و مدیریت بازار، تحلیل سبد بازار، بازاریابی هدف، فهم رفتار مشتری، تحلیل و مدیریت ریسک؛

·         مدیریت و کشف فریب: کشف فریب تلفنی، کشف فریبهای بیمه ای و اتومبیل، کشف حقه های کارت اعتباری، کشف تراکنشهای مشکوک مالی (پولشویی)؛

·         متن کاوی^[3]: پالایش متن (نامه های الکترونیکی، گروههای خبری و غیره)؛

·         پزشکی: کشف ارتباط علامت و بیماری، تحلیل آرایه های DNA ، تصاویر پزشکی؛

·         ورزش: آمارهای ورزشی؛

·         وب کاوی^[4]: پیشنهاد صفحات مرتبط، بهبود ماشینهای جستجوگر یا شخصی سازی حرکت در وب سایت