Интеллектуальный анализ данных

Введение
Мы живем сейчас в век информационных технологий. Интернет, гаджеты, социальные сети - все эти "примочки цивилизации" ежедневно генерируют просто огромные потоки данных о нашей жизни. И появляется вопрос - что делать с этими данными, как извлекать из них реальную пользу?
Тут нам и приходят на помощь умные машинные алгоритмы, способные проанализировать большие объемы информации и найти в них полезные, скрытые для человека закономерности. Появляются все больше информационных систем, способных на предсказания поведения людей или распознавания болезней по картинкам. Такие технологии интеллектуального анализа данных уже активно применяются на практике и называются искусственным интеллектом или машинным обучением.
Цель данной работы - рассмотреть основные понятия, задачи и инструменты интеллектуального анализа данных, а также конкретные примеры его использования в медицине, бизнесе и научных исследованиях.

Список использованных источников

Перспективы развития технологии Big Data в России [Электронный ресурс] // КиберЛенинка: научная электронная библиотека. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-razvitiya-tehnologii-big-data-v-rossii (дата обращения: 10.02.2024).Data Scientist - кто это, где обучаться, какая зарплата? [Электронный ресурс] // ОтзывМаркетинг: маркетинговое агентство полного цикла. URL: https://otzyvmarketing.ru/career/data-scientist/ (дата обращения: 10.02.2024).Машинное обучение в бизнесе [Электронный ресурс] // КиберЛенинка: научная электронная библиотека. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mashinnoe-obuchenie-v-biznese (дата обращения: 10.02.2024).Классификация и кластеризация данных [Электронный ресурс] / Green K. // Medium: [сайт]. URL: https://medium.com/@JCherry34862/%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%B8-%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-aea789c9628f (дата обращения: 10.02.2024).Джеймс Г., Виттен Д., Хасти Т., Тибширани Р. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R [Электронный ресурс] // Djvu.online: библиотека. URL: https://djvu.online/file/hEs2yql45ir8q (дата обращения: 10.02.2024).Визуализация данных // TAdviser : ведущий портал об ИТ в России и мире. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Визуализация_данных (дата обращения: 16.02.2023).Machine Learning Simplified Book - пособие по машинному обучению, понятное каждому [Электронный ресурс] // Дзен: площадка для публикации. URL: https://dzen.ru/a/YjSsloGKGhDObtbd (дата обращения: 10.02.2024).Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение [Электронный ресурс] // Djvu.online: библиотека. URL: https://djvu.online/file/WXow6KxPSw2v7 (дата обращения: 10.02.2024).Обработка текстов на естественных языках [Электронный ресурс] // Хабр: ресурс для ИТ-специалистов. URL: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/358736/ (дата обращения: 10.02.2024).Бизнес-аналитика и машинное обучение – Разница между формами анализа данных [Электронный ресурс] // AWS: облачные сервисы. URL: https://aws.amazon.com/ru/compare/the-difference-between-business-intelligence-and-machine-learning/ (дата обращения: 10.02.2024).Искусственный интеллект и машинное обучение [Электронный ресурс] // Научно-техническая библиотека Евразийского открытого университета. URL: https://e.ewco.eu.org/2023/04/iskusstvennyj-intellekt-i-mashinnoe.html (дата обращения: 10.02.2024).Искусственный интеллект в медицине [Электронный ресурс] // КиберЛенинка: научная электронная библиотека. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-meditsine-3 (дата обращения: 10.02.2024).