МЕТОДИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Актуальність. В умовах постійного збільшення обсягів інформації в різних галузях економіки, науки та техніки, гостро постає проблема ефективної обробки та аналізу великих масивів даних. Традиційні методи аналітики вже не здатні забезпечити швидке й точне вилучення корисних знань та закономірностей з величезних інформаційних потоків. Відповіддю на цей виклик стають методи інтелектуального аналізу даних, які базуються на сучасних технологіях машинного навчання. Ці методи дозволяють автоматично виявляти приховані закономірності, формувати точні прогнози та приймати обґрунтовані рішення в реальному часі. Враховуючи стрімкий розвиток цифровізації, штучного інтелекту і необхідність швидкого прийняття рішень у конкурентному середовищі, актуальність розробки та удосконалення методів інтелектуального аналізу даних зростає з кожним днем. Об'єкт дослідження: процес інтелектуального аналізу даних із застосуванням методів машинного навчання, а саме сукупність алгоритмів, моделей, інструментів та підходів, які забезпечують виявлення прихованих закономірностей, аномалій та структур у великих обсягах різнорідної інформації. Мета статті: дослідження підходів до інтелектуального аналізу даних із використанням методів машинного навчання, а також виявлення їх ефективності в різних галузях застосування. Стаття спрямована на систематизацію сучасних алгоритмів, аналіз їх переваг і недоліків у контексті обробки великих та високовимірних даних Результати дослідження. здійснено систематичний аналіз ключових методів інтелектуального аналізу даних, які базуються на алгоритмах машинного навчання. Було встановлено, що найбільш ефективними підходами до обробки великих і різнорідних обсягів даних є методи класифікації, кластеризації, регресійного аналізу та зменшення розмірності. Особливої ефективності досягають глибокі нейронні мережі при роботі з неструктурованими даними, такими як текст, зображення та часові ряди. Виявлено, що обґрунтований вибір алгоритму залежить не лише від типу даних, а й від задачі. Порівняльний аналіз інструментів показав, що екосистема Python пропонує найбільшу гнучкість, тоді як AutoML-платформи спрощують впровадження моделей для користувачів без глибоких знань програмування. Також проведено огляд сучасних публікацій, які підтверджують практичну цінність машинного навчання в реальних кейсах. Загалом дослідження засвідчило, що машинне навчання є ключовим рушієм еволюції методів Data Mining, дозволяючи здійснювати точну, масштабовану та адаптивну обробку даних в умовах сучасної цифрової трансформації. Висновки. Машинне навчання значно розширило можливості інтелектуального аналізу даних, забезпечуючи автоматичне виявлення закономірностей, прогнозування та прийняття рішень на основі великих обсягів інформації. У роботі показано ефективність різних алгоритмів у задачах класифікації, кластеризації, регресії та глибокого навчання. Інструменти на основі Python та хмарні платформи визнані найзручнішими для реалізації аналітичних моделей. Перспективним напрямом є розвиток пояснювального ШІ та гібридних підходів, що поєднують алгоритмічну точність з галузевою експертизою.