Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

218 ний, описывающих закономерности предметной области, является сложной задачей, так как в общем случае требует участия челове- ка-эксперта, который должен излагать свои знания и опыт в рамках выбранной модели представления знаний. Это накладывает огра- ничения на использование таких подходов, так как эксперту бывает трудно, а порой и невозможно представить свой опыт в рамках формальной математической модели. Большая часть его знаний так и остается неформализованной, что сказывается на точности ре- шаемых экспертной системой задач. Рис. 4.1. Стратегии получения знаний С другой стороны, процессы формирования знаний хотя и не до конца изучены, однако привлекают разработчиков и исследова- телей своими способностями к автоматическому получению зна- ний. Это актуализирует необходимость разработки программных комплексов и эффективных математических методов и алгоритмов для обнаружения новых знаний, адекватно описывающих законо- мерности в рассматриваемой предметной области. 4.2. Понятие технологии обнаружения знаний в базах данных Процессы формирования знаний неразрывно связаны с во- просами интерпретации баз данных путем извлечения скрытых за- Идентифика- ция проблемы Получение знаний Структуриро- вание Без применения ЭВМ С применением ЭВМ Извлечение знаний Приобретение знаний Формирова- ние знаний 3 2 1