Деректерді өндірудің негізгі міндеттері

Жіктеудің міндеті - әр нұсқа үшін оған тиесілі санат немесе сынып анықталады. Мысал ретінде әлеуетті қарыз алушының несие қабілеттілігін бағалауға болады: мұнда тағайындалған сыныптар «несие қабілетті» және «несие қабілетсіз» болуы мүмкін. Айта кету керек, мәселені шешу үшін көптеген сыныптар алдын-ала белгілі және түпкілікті және есептелетін болуы керек.

Регрессия мәселесі көбінесе жіктеу міндетіне ұқсас, бірақ оны шешу барысында сандық мәнді анықтау үшін шаблондар ізделеді. Басқаша айтқанда, мұнда болжанған параметр, әдетте, үздіксіз диапазондағы Сан болып табылады.

Сандық тізбектің қолда бар мәндеріне негізделген жаңа мәндерді болжау міндеті бөлек бөлінеді (немесе корреляция байқалатын мәндер арасындағы бірнеше реттілік). Бұл ретте бар үрдістер (трендтер), маусымдылық, басқа да факторлар ескерілуі мүмкін. Классикалық мысал-биржадағы акциялардың бағасын болжау.

Мұнда аздап шегіну қажет. Зияткерлік талдау мәселесін шешу әдісіне сәйкес екі сыныпқа бөлуге болады: мұғаліммен оқыту (ағылшын тілінен. supervisedlearning) және мұғалімсіз оқыту (ағылш. unsupervisedlearning). Бірінші жағдайда, деректерді іздеу моделі жасалып, оқытылатын мәліметтер жиынтығы қажет. Дайын модель сыналады және кейіннен жаңа деректер жиынтығындағы мәндерді болжау үшін қолданылады. Кейде сол жағдайда олар басқарылатын интеллектуалды алгоритмдер туралы айтады. Жіктеу және регрессия міндеттері дәл осы түрге жатады.

Екінші жағдайда, мақсат-қолданыстағы мәліметтер жиынтығындағы заңдылықтарды анықтау. Бұл жағдайда Оқу үлгісі қажет емес. Мысал ретінде, зерттеу барысында көбінесе бірге сатып алынатын тауарлар анықталған кезде тұтыну қоржынын талдау міндетін келтіруге болады. Кластерлеу міндеті сол сыныпқа жатады.

Сондай-ақ, мақсатты деректерді іздеу тапсырмаларын жіктеу туралы айтуға болады, соған сәйкес олар сипаттамалық (сипаттамалық) және болжамды (алдын-ала) болып бөлінеді. Сипаттамалық есептерді шешудің мақсаты - зерттелген деректерді жақсы түсіну, олардағы заңдылықтарды анықтау, тіпті егер олар басқа мәліметтер жиынтығында кездеспесе де. Болжамды есептер үшін оларды шешу барысында белгілі нәтижелері бар мәліметтер жиынтығы негізінде жаңа мәндерді болжауға арналған модель құрылатындығымен сипатталады.