„Adatbányászat” változatai közötti eltérés
a (Reverted to last edit by WikiSysop) |
|||
| 2. sor: | 2. sor: | ||
__TOC__ | __TOC__ | ||
== Történeti modul == | == Történeti modul == | ||
| − | * ... | + | *Adatokat bányásztak az adószedők már az ókorban. A csillagokat figyelő tudósok és horoszkóphívők meg horoszkóp-szélhámosok több évezrede. Adatokat bányásztak a történészek. Azután jöttek a statisztikusok és kiterjesztették ezt az ősi tevékenységet mindenre, ami valamilyen módon adatszerűen kezelhető. Mi akkor új az egészben: kettős. Az első azoknak az egyre nagyobb teljesítőképességű számítógépeknek a használata, amelyek adatok milliárdjait tudják ésszerű időben és költséggel kezelni. A másik azoknak a matematikai-logikai módszereknek a fejlődése, amelyek az adatbányászat céljait szolgálják. Az első ilyen módszerek a statisztikusok kezében születtek és a statisztikusok számára készültek, elsősorban a sokváltozós analízis módszerei, egybeesések, visszatérések, egyidejű és időben eltolt kölcsönhatások szűrése, a hasonló tartalmú adatok csoportosításának és csoportjai felismerésének módszerei. Ezek a szűrő, hasonlóságokat kiemelő eljárások részben már a 100-200 évvel ezelőtti matematikában is ismeretesek voltak, de a számítástechnika tette lehetővé, hogy valódi adattömegeken megbízható módon, jól becsülhető pontossággal lehessen ezeket a műveleteket elvégezni. Lényegében véve arról van szó, hogy feltételezett struktúrákat vizsgálnak az adatokon, azaz keresik az adatok logikai összefüggéseit. Ebben is óriási a haladás, feltételezés-családok vizsgálatában, bizonytalanságok figyelembevételével. Mindez kiegészül olyan tanuló módszerekkel, ember-gép kapcsolatokat segítő eljárásokkal, amelyek e hatalmas esemény- és összefüggés-kutató fegyvertárat kapcsolják. Itt lép be az emberi tudás újra, a módszerek matematikai és számítástechnikai kidolgozása után következik az a különös tapasztalat és szakértelem, ami az adott feladatcsoporthoz tartozó módszereket ki tudja válogatni, és megbízható döntés-előkészítést tud szolgáltatni |
| + | |||
| + | *A 90-es években a tárolókapacitások méretének igen erőteljes növekedése, valamint az árak nagymértékű csökkenése miatt az elektronikus eszközök és adatbázisok a hétköznapi életben is mind inkább elterjedtek. Az egyszerű és olcsó tárolási lehetőségek a nyers, feldolgozatlan adatok tömeges méretű felhalmozását eredményezték, ezek azonban közvetlen visszakeresésen és ellenőrzésen kívül egyéb haszonnal nem jártak. Sok helyen a ritkán látogatott adatokból adat temetők (data tombs) alakultak ki, amelyek tárolása költséget jelentett, de hasznot nem hozott. | ||
| + | |||
| + | Adatokat bányásztak az adószedők már az ókorban. A csillagokat figyelő tudósok és horoszkóphívők meg horoszkóp-szélhámosok több évezrede. Adatokat bányásztak a történészek. Azután jöttek a statisztikusok és kiterjesztették ezt az ősi tevékenységet mindenre, ami valamilyen módon adatszerűen kezelhető. Mi akkor új az egészben: kettős. Az első azoknak az egyre nagyobb teljesítőképességű számítógépeknek a használata, amelyek adatok milliárdjait tudják ésszerű időben és költséggel kezelni. A másik azoknak a matematikai-logikai módszereknek a fejlődése, amelyek az adatbányászat céljait szolgálják. Az első ilyen módszerek a statisztikusok kezében születtek és a statisztikusok számára készültek, elsősorban a sokváltozós analízis módszerei, egybeesések, visszatérések, egyidejű és időben eltolt kölcsönhatások szűrése, a hasonló tartalmú adatok csoportosításának és csoportjai felismerésének módszerei. Ezek a szűrő, hasonlóságokat kiemelő eljárások részben már a 100-200 évvel ezelőtti matematikában is ismeretesek voltak, de a számítástechnika tette lehetővé, hogy valódi adattömegeken megbízható módon, jól becsülhető pontossággal lehessen ezeket a műveleteket elvégezni. Lényegében véve arról van szó, hogy feltételezett struktúrákat vizsgálnak az adatokon, azaz keresik az adatok logikai összefüggéseit. Ebben is óriási a haladás, feltételezés-családok vizsgálatában, bizonytalanságok figyelembevételével. Mindez kiegészül olyan tanuló módszerekkel, ember-gép kapcsolatokat segítő eljárásokkal, amelyek e hatalmas esemény- és összefüggés-kutató fegyvertárat kapcsolják. Itt lép be az emberi tudás újra, a módszerek matematikai és számítástechnikai kidolgozása után következik az a különös tapasztalat és szakértelem, ami az adott feladatcsoporthoz tartozó módszereket ki tudja válogatni, és megbízható döntés-előkészítést tud szolgáltatni | ||
| + | |||
== Ontológiai modul == | == Ontológiai modul == | ||
* ... | * ... | ||
A lap 2005. november 17., 13:42-kori változata
Angol megnevezés: ...
Tartalomjegyzék
Történeti modul
- Adatokat bányásztak az adószedők már az ókorban. A csillagokat figyelő tudósok és horoszkóphívők meg horoszkóp-szélhámosok több évezrede. Adatokat bányásztak a történészek. Azután jöttek a statisztikusok és kiterjesztették ezt az ősi tevékenységet mindenre, ami valamilyen módon adatszerűen kezelhető. Mi akkor új az egészben: kettős. Az első azoknak az egyre nagyobb teljesítőképességű számítógépeknek a használata, amelyek adatok milliárdjait tudják ésszerű időben és költséggel kezelni. A másik azoknak a matematikai-logikai módszereknek a fejlődése, amelyek az adatbányászat céljait szolgálják. Az első ilyen módszerek a statisztikusok kezében születtek és a statisztikusok számára készültek, elsősorban a sokváltozós analízis módszerei, egybeesések, visszatérések, egyidejű és időben eltolt kölcsönhatások szűrése, a hasonló tartalmú adatok csoportosításának és csoportjai felismerésének módszerei. Ezek a szűrő, hasonlóságokat kiemelő eljárások részben már a 100-200 évvel ezelőtti matematikában is ismeretesek voltak, de a számítástechnika tette lehetővé, hogy valódi adattömegeken megbízható módon, jól becsülhető pontossággal lehessen ezeket a műveleteket elvégezni. Lényegében véve arról van szó, hogy feltételezett struktúrákat vizsgálnak az adatokon, azaz keresik az adatok logikai összefüggéseit. Ebben is óriási a haladás, feltételezés-családok vizsgálatában, bizonytalanságok figyelembevételével. Mindez kiegészül olyan tanuló módszerekkel, ember-gép kapcsolatokat segítő eljárásokkal, amelyek e hatalmas esemény- és összefüggés-kutató fegyvertárat kapcsolják. Itt lép be az emberi tudás újra, a módszerek matematikai és számítástechnikai kidolgozása után következik az a különös tapasztalat és szakértelem, ami az adott feladatcsoporthoz tartozó módszereket ki tudja válogatni, és megbízható döntés-előkészítést tud szolgáltatni
- A 90-es években a tárolókapacitások méretének igen erőteljes növekedése, valamint az árak nagymértékű csökkenése miatt az elektronikus eszközök és adatbázisok a hétköznapi életben is mind inkább elterjedtek. Az egyszerű és olcsó tárolási lehetőségek a nyers, feldolgozatlan adatok tömeges méretű felhalmozását eredményezték, ezek azonban közvetlen visszakeresésen és ellenőrzésen kívül egyéb haszonnal nem jártak. Sok helyen a ritkán látogatott adatokból adat temetők (data tombs) alakultak ki, amelyek tárolása költséget jelentett, de hasznot nem hozott.
Adatokat bányásztak az adószedők már az ókorban. A csillagokat figyelő tudósok és horoszkóphívők meg horoszkóp-szélhámosok több évezrede. Adatokat bányásztak a történészek. Azután jöttek a statisztikusok és kiterjesztették ezt az ősi tevékenységet mindenre, ami valamilyen módon adatszerűen kezelhető. Mi akkor új az egészben: kettős. Az első azoknak az egyre nagyobb teljesítőképességű számítógépeknek a használata, amelyek adatok milliárdjait tudják ésszerű időben és költséggel kezelni. A másik azoknak a matematikai-logikai módszereknek a fejlődése, amelyek az adatbányászat céljait szolgálják. Az első ilyen módszerek a statisztikusok kezében születtek és a statisztikusok számára készültek, elsősorban a sokváltozós analízis módszerei, egybeesések, visszatérések, egyidejű és időben eltolt kölcsönhatások szűrése, a hasonló tartalmú adatok csoportosításának és csoportjai felismerésének módszerei. Ezek a szűrő, hasonlóságokat kiemelő eljárások részben már a 100-200 évvel ezelőtti matematikában is ismeretesek voltak, de a számítástechnika tette lehetővé, hogy valódi adattömegeken megbízható módon, jól becsülhető pontossággal lehessen ezeket a műveleteket elvégezni. Lényegében véve arról van szó, hogy feltételezett struktúrákat vizsgálnak az adatokon, azaz keresik az adatok logikai összefüggéseit. Ebben is óriási a haladás, feltételezés-családok vizsgálatában, bizonytalanságok figyelembevételével. Mindez kiegészül olyan tanuló módszerekkel, ember-gép kapcsolatokat segítő eljárásokkal, amelyek e hatalmas esemény- és összefüggés-kutató fegyvertárat kapcsolják. Itt lép be az emberi tudás újra, a módszerek matematikai és számítástechnikai kidolgozása után következik az a különös tapasztalat és szakértelem, ami az adott feladatcsoporthoz tartozó módszereket ki tudja válogatni, és megbízható döntés-előkészítést tud szolgáltatni
Ontológiai modul
- ...
Ellentmondások és vitatott kijelentések modulja
- ...
Definíciós modul
- ...
Tesztkérdések modul
- ...
Ajánlott irodalmak modulja
- ...
