Большинство методов Data Mining были разработаны в рамках теории искусственного интеллекта. Давайте подробнее разберем, почему именно этот выбор является правильным, а также рассмотрим, как это связано с другими областями.

• Теория искусственного интеллекта:
  • Data Mining включает в себя алгоритмы и методы, которые помогают в автоматизации процессов анализа данных.
  • Многие из этих методов, такие как машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы классификации, были разработаны именно в контексте искусственного интеллекта.
  • Целью этих методов является извлечение полезной информации из больших объемов данных, что является основным направлением исследований в области ИИ.
• Классический анализ данных:
  • Хотя классический анализ данных также играет важную роль в обработке и интерпретации данных, он чаще всего основан на статистических методах и не включает в себя такие сложные алгоритмы, как в ИИ.
  • Классические методы могут быть полезны, но они не охватывают всю широту подходов, которые предлагает Data Mining.
• Теория баз данных:
  • Теория баз данных сосредоточена на хранении, управлении и извлечении данных из баз данных, но не охватывает методы анализа данных, которые используются в Data Mining.
  • Хотя базы данных играют важную роль в хранении данных, сами по себе они не обеспечивают инструменты для извлечения знаний из этих данных.

Таким образом, можно сделать вывод, что Data Mining в значительной степени основывается на методах и подходах, разработанных в рамках теории искусственного интеллекта, что позволяет эффективно извлекать знания из больших объемов данных.