Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

Иерархия Элиота отражает стандартную модель структурных отношений между мудростью, знаниями, информацией и данными, известную как пирамида DIKW (см. рис. 2). В пирамиде DIKW данные предшествуют информации, которая предшествует знаниям, которые, в свою очередь, предшествуют мудрости. Хотя порядок уровней в иерархии, как правило, не вызывает споров, различия между этими уровнями и процессы, необходимые для перехода от одного к другому, часто оспариваются. Но если посмотреть в широком смысле, то можно утверждать следующее: данные создаются с помощью абстракции или измерения мира; информация — это данные, которые были обработаны, структурированы или встроены в контекст таким образом, что стали значимы для людей; знание — это информация, которая была истолкована и понята таким образом, что появилась возможность действовать в соответствии с ней по необходимости; мудрость — это умение найти надлежащее применение знанию.

два основных типа необработанных данных по способу их получения: собранные и выхлопные данные

о приватности информации, в зависимости от области, где она применяется. Если ее использование в медицинских исследованиях, финансируемых государством, находит поддержку, то реакция тех же людей меняется на противоположную, когда речь заходит о деятельности полиции и уголовном правосудии.

Хорошо известен пример, когда Walmart пополняла ассортимент пирожных с клубникой в магазинах на пути следования урагана «Фрэнсис» в 2004 г. на основе анализа данных о продажах в период прохождения урагана «Чарли» несколькими неделями ранее.

Мы уже отмечали, что выбор атрибутов — ключевая задача в науке о данных. То же касается и моделирования атрибутов. Часто моделирование производного атрибута, который имеет сильную корреляцию с целевым, — это уже полдела в науке о данных. Когда вы знаете правильные атрибуты для представления данных, вы можете создавать модели точно и быстро. Выбор и моделирование правильных производных атрибутов является непростой задачей. ИМТ был разработан в XIX в., однако сейчас алгоритмы машинного обучения способны изучать взаимодействия между входными атрибутами и создавать полезные производные атрибуты, просматривая различные их комбинации, проверяя корреляцию между ними и целевым атрибутом. Вот почему машинное обучение полезно в тех случаях, когда существует множество атрибутов, имеющих слабо выраженную взаимосвязь с процессом, который мы пытаемся понять. Выявление атрибута (необработанного или производного), который имеет высокую корреляцию с целевым атрибутом, полезно, поскольку коррелированный атрибут может дать нам понимание процесса, представленного целевым атрибутом. В нашем случае факт сильной корреляции ИМТ с вероятностью развития диабета указывает на то, что не вес сам по себе способствует заболеванию, а его избыточность. Кроме того, если наблюдается сильная корреляция входного атрибута с целевым, скорее всего, будет нелишним ввести его в модель прогнозирования. Подобно корреля

При обучении без учителя алгоритм кластеризации будет искать группы строк, которые более похожи друг на друга, чем на другие строки. Каждая из этих групп определяет кластер подобных объектов. С точки зрения изучения причин развития диабета выявление кластеров схожих пациентов (объектов) может помочь выявить причины заболевания или сопутствующих диабету заболеваний путем поиска значений атрибутов, которые относительно часто встречаются в кластере. Простая идея поиска кластеров подобных объектов служит мощным инструментом и применима ко многим областям жизни. Другой пример кластеризации строк — предоставление рекомендаций для клиентов. Если клиенту понравилась книга, песня или фильм, он с высокой вероятностью получит удовольствие от другой книги, песни или фильма из того же кластера.

Кратко идея размещения алгоритмов машинного обучения непосредственно в базах данных может быть выражена следующим образом: «Переместить алгоритмы в данные, вместо того чтобы перемещать данные в алгоритмы».

мудрость — это умение найти надлежащее применение знанию.

знание — это информация, которая была истолкована и понята таким образом, что появилась возможность действовать в соответствии с ней по необходимости;

информация — это данные, которые были обработаны, структурированы или встроены в контекст таким образом, что стали значимы для людей;