Невероятная история Вудро Уилсона Бледсоу

История систем распознавания лиц началась задолго до появления современных технологий. Уже в древности люди осознавали уникальность лица каждого человека и использовали ее для идентификации.

Общеизвестно, что вопрос о выборе признаков при построении классификационного правила в задачах Data Mining (DM) и Big Data (BD), является одним из важнейших. В то же время, этот выбор, как правило, осуществляется в рамках общей, достаточно известной модели познания, хотя это не всегда осознается. При этом выбор системы признаков для описания объектов напрямую влияет на качество обучающей выборки (ОВ). Активное применение методов DM и BD ставит новые вопросы, касающиеся того, правильно ли понимаются их возможности и что может быть в них улучшено с точки зрения научного познания.

Цель исследования: в рамках методологии научного познания предложить оценку качества ОВ и соответствующего признакового пространства. Это позволит повысить эффективность применения методов DM и BD как специалистами в этой области, так и широкими кругами профессионалов в различных других областях, которым необходим интеллектуальный анализ эмпирических данных.

Утверждение о том, что капитализм рушится под влиянием нового экономического уклада, появилось на волне многочисленных преждевременных прогнозов о гибели капитализма, особенно со стороны представителей левых сил. Но на этот раз это вполне может оказаться правдой, и признаки того, что это так, видны уже давно.

"От обоснованной догадки к гипотезе и дальше к теории - таков путь познания; от незнания к знанию, от неопределенности к истине - посредством чувств, разума, критического мышления и воображения."

Э.Фромм

Получение конкурентных преимуществ во многих отраслях возможно только в связи с нахождением в имеющихся оцифрованных данных истинных знаний. Необходимым шагом при этом является предварительное выявление в них скрытых и неочевидных закономерностей на основе использования методов Data Mining (DM). Для построения эффективной стратегии решения практических задач бизнеса важно знать возможности и пределы использования методов DM как инструмента познания.

Y. P. Adler

“Big Data” is an important new trend related to the collection and analysis of huge data sets, for example, such as those that cannot be contained by an ordinary computer. It opens up the incredible possibilities to almost all areas of human activity.

Автор: Ю. П. Адлер

«Большие данные» («Big Data») – важное новое направление, связанное со сбором и анализом очень больших массивов данных, например, таких, что не помещаются в обычный компьютер. Это открывает неслыханные возможности практически во всех областях человеческой деятельности.

Чтобы обеспечить качественный исследовательский процесс, в первую очередь нужно провести заблаговременную обработку данных – важный этап процесса Data Mining.

Информация, полученная в процессе анализа, должна отвечать установленным критериям. Поэтому один из важнейших подэтапов Data Mining – оценка качества. Data quality – показатель, с помощью которого можно определить достоверность, полноту, вероятность и оперативность толкования полученной информации.

The analysis of biomedical images has long become an integral component, both in diagnosing diseases and as applied to therapeutic purposes. This is due to the fact that a fairly large proportion of the total volume of all data in medicine is images. It is an important source of patient health data.

Анализ биомедицинских изображений уже давно стал составным элементом как при проведении научных исследований, так при диагностике заболеваний.  Это обусловлено тем, что достаточно большая доля общего объема всех данных в медицине – это изображения. Они важный источник данных о состоянии здоровья пациента.

Нейросети последнего поколения отчасти заменяют ученых: ставят эксперименты, диагностируют болезни, выявляют закономерности, выдвигают и тестируют гипотезы. Их используют там, где объемы данных превышают любые человеческие возможности.

Data Mining (раскопки данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) – это совокупность методов и процессов обработки разнообразных и неоднородных данных по обширной совокупности признаков для обнаружения скрытых, ранее неизвестных, нетривиальных закономерностей (шаблонов, паттернов), которые, будучи практически полезными и доступными для интерпретации, могут ложиться в основу получения и прогнозирования новых закономерностей и знаний в различных областях человеческой деятельности при помощи ИИ.

На фоне опасений о передаче Facebook персональных данных государству и третьим лицам мы не успеваем задуматься, что добровольно отдаем гораздо более ценную информацию — биометрическую.

  Применение методов Data Mining сегодня широко обсуждается в научной и экспертной среде, становится обыденным в научных исследованиях, в ИТ-секторе и других отраслях экономики. Актуальность использования этих методов обусловлена, прежде всего, усложнением различных систем, которые представляют окружающий нас мир, что затрудняет их анализ и поиск оптимальных решений.