Сегодня интеллектуальный анализ данных и искусственный интеллект - широко используемые науки. Сегодня наш мир разрушен без них, от компьютерных игр до поисковых систем и от социальных сетей до интернет-магазинов. Нечеткая логика уже давно является эффективным инструментом. Современная наука требует нечеткой логики, потому что ее можно использовать для повышения точности вычислений. Ниже приводится общее определение всех трех.
Концепция извлечения новой информации из существующей информации с использованием почти надежных методов называется интеллектуальным анализом данных. Интеллектуальный анализ данных - это способ доступа к новым данным и информации, которые могут быть чрезвычайно полезными. Интеллектуальный анализ данных имеет несколько методов и типов алгоритмов.
Под искусственным интеллектом понимается интеллект, демонстрируемый машиной, который, по сути, представляет собой алгоритмы, которые оптимальным образом обучаются и делают выводы с их помощью. Искусственный интеллект использует доступные данные для моделирования и обучения, а затем делает на их основе выводы. Существует много типов алгоритмов искусственного интеллекта, один из которых является эволюционным.
Машинное обучение - это способ анализа данных. Машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Интеллектуальный анализ данных неразрывно связан с искусственным интеллектом и машинным обучением, и без них не может двигаться вперед. Связь между искусственным интеллектом, машинным обучением и интеллектуальным анализом данных такова, что если какая-либо из этих областей. Если он не выполняет свою работу должным образом, другие области не дают нужных результатов и закономерностей.
Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, помимо сходства, также имеют различия. Машинное обучение направлено на создание машины, которая может обучаться и адаптироваться к новой информации. Тем не менее интеллектуальный анализ данных - это наука для извлечения знаний из набора данных. Интеллектуальный анализ данных фокусируется на промышленных проблемах и практических решениях, которые, помимо проблем с размером данных, с точки зрения больших или малых данных, также фокусируются на скорости обработки данных.
Нечеткую логику можно пояснить на примере. Люди используют такие слова, как «старый» и «молодой», но что это значит, если мы уделяем им больше внимания? Является ли молодой человек двадцатилетним, но старым считается человек, которому двадцать лет и один день? Старость и молодость не меняются внезапно и являются относительными понятиями. Смысл нечеткой логики в том, что если человеку 20 лет, он находится на пике молодости, но на следующий день он не стареет внезапно, а постепенно уменьшается. Таким образом, мы можем сказать, что нечеткая логика вместо того, чтобы рассматривать концепции как нули и единицы, рассматривает их как действительные числа между нулями и единицами, что повысит точность вычислений.
