Top > Info > Data Mining > 1-1-3. Is Data Mining and Intellectual Discipline?
▷▶ Is Data Mining and Intellectual Discipline?
[컴퓨터 과학에 의해 관련되어진 중요한 연구]
· Efficient computation of aggregates (ROLAP)
· Fast CUBE-BY(X
× X) queries
· Off-line precomputation of (selected) queries to speed-up
on-line queries
· Parallel computation of on-line queries
· Direct
interface of DBMS to DM algorithms
· Disk as opposed to RAM based implementations
· Parallel implementations of basic DM algorithms
[통계적 자료 분석의 관점으로부터 DM의 방법론이 지적인 학문의 분야인가?]
▷ 지금까지는 아니었다.
DM 패키지들은 기계학습, 패턴 인식, neural networks과 자료의 시각화의 분야로부터 잘 알려진 과정에 권한을 준다. 그들은 보고 느끼는 것과 기능성의 존재를 강조한다. 실행에 대해서 실제적인 배려가 없는 것처럼 보인다. 목적은 상업적인 것을 빨리 하는 것을 얻은 것이다. 대부분의 학계의 연구는 현재의 기계학습방법과 존재하고 있는 알고리즘의 스피드 업에 대해 조금씩 개조하는 것에 집중하였다.
▷ 미래에는 답이 거의 확실히 그렇다이다.
(WhY?) 매시간 기술은 10배로 효율적으로 증가하고, 완전하게 그것을 어떻게 적용하는가를 다시금 생각되어야 한다. 거의 현재 쓰이고 있는 모든 DM의 tool들이 발견된 이래로 계산력과 데이터 모두 적어도 몇 배수씩 증가해 왔다. 새로운 DM의 방법론에 대한 지적인 분야, 학계뿐만 아니라 상업에서의 미래를 확실하게 예측할 수 있다.
[ Back to the Page ]
Top > Info > Data Mining > 1-1-3. Is Data Mining and Intellectual Discipline?