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अमूर्त

डेटा माइनिंग मॉडल का उपयोग नियमित रूप से जानकारी को माइन करने के लिए किया जाता है

माइकल जॉर्ज

सूचना खनन वह कार्य है जिसमें सूचना के विशाल भंडार को खोजकर ऐसे उदाहरण और पैटर्न प्राप्त किए जाते हैं जो सरल जांच से ऊपर उठते हैं। सूचना खनन डेटा को खंडित करने और भविष्य की घटनाओं की संभावना का आकलन करने के लिए परिष्कृत संख्यात्मक गणनाओं का उपयोग करता है। सूचना खनन को डेटा में ज्ञान की खोज (KDD) के रूप में भी संदर्भित किया जाता है। डेटा खनन मॉडल बनाकर प्राप्त किया जाता है। एक मॉडल सूचना के संग्रह का अनुसरण करने के लिए गणना का उपयोग करता है। प्रोग्राम किए गए रहस्योद्घाटन का विचार सूचना खनन मॉडल के निष्पादन को संदर्भित करता है। डेटा माइनिंग मॉडल आमतौर पर उस जानकारी को माइन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं जिस पर वे निर्मित होते हैं, हालांकि अधिकांश प्रकार के मॉडल नई जानकारी के लिए सामान्यीकृत होते हैं। नई जानकारी पर मॉडल लागू करने का सबसे आम तरीका स्कोरिंग के रूप में माना जाता है। सूचना खनन के कई प्रकार पूर्वानुमानित होते हैं। उदाहरण के लिए, एक मॉडल वेतन समर्थित प्रशिक्षण और अन्य खंड कारकों का अनुमान लगा सकता है। पूर्वानुमानों में एक संबंधित संभावना होती है (इस उम्मीद के सच होने की कितनी संभावना है)।