Технологии интеллектуального анализа данных

исследование и обнаружение машиной (алгоритмами, средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации человеком

система подходов и методов, ориентированная на выявление механизма порождения представленных данных в рамках имеющейся априорной модели этого механизма.

выделение различных типов связей между событиями: корреляционные связи, if-then правила и т.п.

Набор цифровых данных, обширные объемы и многообразие которых делают невозможным их обработку при помощи аналитических способностей человека или традиционных систем управления базами данных. Ежедневно в Интернете появляется около 2,5 триллиона байтов данных, включая электронные сообщения, видео, прогнозы погоды, сигналы GPS-навигаторов, онлайн-транзакции и пр. С целью обработки столь огромных массивов данных были разработаны новые алгоритмы*, позволяющие осуществлять их хранение, классификацию и анализ.

Созданный техническими средствами виртуальный мир, в который пользователь погружается при помощи различных датчиков и устройств (очков, сенсорного костюма и пр.). Погружение в виртуальную реальность широко используется в видеоиграх и для тренировки летчиков.

Передовые методы машинного обучения*, позволяющие компьютеру самостоятельно учиться распознавать сложные объекты  – например, лицо, кошку и пр. – просматривая миллионы найденных в Интернете изображений, которые не были предварительно аннотированы человеком. 

исследование данных, использующее методы искусственного интеллекта и ориентированное на придание системе свойств искусственного интеллекта.

Концепция, согласно которой бытовые приборы и участки физического мира могут быть подключены к Интернету и идентифицированы другими предметами. Посредством специальных датчиков, измеряющих температуру, скорость, влажность и т. д., подключенный к сети предмет (вещь) собирает данные и отправляет их на компьютер для анализа. Таким предметом может быть автомобиль, часы, промышленное оборудование или место на автостоянке.

Математическая модель, а также ее программная и аппаратная реализация, построенные по образу сети нервных клеток мозга. Хотя существующие нейронные сети устроены значительно проще, чем нервная система человека, они способны решать сложнейшие задачи: рассчитать скорость автомобиля на основании смещения педали акселератора и угла наклона дороги, определить прочность материала в зависимости от его химического состава и температуры его обработки, оценить платежеспособность предприятия на основании его оборота и т. д.

это общее понятие, описывающее «способность вычислительной машины моделировать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом»: построение и использование экспертных систем, логический вывод, понимание естественных языков, зрительное и слуховое восприятие