Mạng neuron là một tiếp cận tớnh toỏn mới liờn quan đến việc phỏt triển cỏc cấu trỳc toỏn học với khả năng học. Cỏc phƣơng phỏp là kết quả của việc nghiờn cứu mụ hỡnh học của hệ thống thần kinh con ngƣời. Mạng neuron cú thể đƣa ra ý
nghĩa từ cỏc dữ liệu phức tạp hoặc khụng chớnh xỏc và cú thể đƣợc sử dụng để chiết
xuấttruy xuấtkết xuất cỏc mẫu và phỏt hiện ra cỏc xu hƣớng quỏ phức tạp mà con ngƣời cũng nhƣ cỏc kỹ thuật mỏy tớnh khỏc khụng thể phỏt hiện đƣợc.
Khi đề cập đến khai thỏc dữ liệu, ngƣời ta thƣờng đề cập đến mạng neuron. Tuy mạng neuron cú một số hạn chế cú thể gõy khú khăn trong việc ỏp dụng và triển khai nhƣng nú cũng cú những ƣu điểm đỏng kể. Một trong số những ƣu điểm phải kể đến cỏc mạng neuron là khả năng tạo ra cỏc mụ hỡnh dự đoỏn cú độ chớnh xỏc cao, cú thể ỏp dụng đƣợc cho rất nhiều cỏc loại bài toỏn khỏc nhau đỏp ứng đƣợc cỏc nhiệm vụ đặt ra của khai phỏ dữ liệu nhƣ phõn lớp, phõn nhúm, mụ hỡnh húa, dự bỏo cỏc sự kiện phụ thuộc vào thời gian, v.v…
Mẫu chiết xuấttruy xuấtkết xuất mạng neural đƣợc thể hiện ở cỏc nỳt đầu của mạng. mạng Mạng Neural sử dụng cỏc hàm số chứ khụng sử dụng cỏc hàm biểu
tƣợng để tớnh mức tớch cực của cỏc nỳt đầu ra và cập nhật cỏc trọng số của nú.
Đặc điểm của mang neural là khụng cần gia cụng dữ liệu nhiều trƣớc khi bắt đầu quỏ trỡnh học nhƣ cỏc kỹ thuật khỏc. Tuy nhiờn để cú thể sử dụng mạng neural
cú hiệu quả cần phải xỏc định cỏc yếu tố thiết kế mạng nhƣ:
- Mụ hỡnh mạng là gỡ ?
- Mạng cần bao nhiờu nỳt ?
- Khi nào thỡ việc học dừng ?
Ngoài ra cũn cú rất nhiều bƣớc rất quan trọng cần phải làm để tiền xử lý dữ liệu trƣớc khi đƣa vào mạng neural để mạng cú thể hiểu đƣợc.
Mạng neural đƣợc đúng gúi với những thụng tin trợ giỳp của cỏc chuyờn gia đỏng tin cậy và đƣợc họ đảm bảo cỏc mụ hỡnh này làm việc tốt. Sau khi học, mạng cú thể đƣợc coi là một chuyờn gia trong lĩnh vực thụng tin mà nú vừa học đƣợc.
2.8.10.Giải thuật di truyền
Giải thuật di truyền, núi theo nghĩa rộng là mụ phỏng lại hệ thống tiến húa trong tự nhiờn, chớnh xỏc hơn đú là cỏc giải thuật chỉ ra tập cỏc cỏ thể đƣợc hỡnh thành, đƣợc ƣớc lƣợng và biến đổi nhƣ thế nào. Vớ dụ nhƣ xỏc định xem làm thế nào để lựa chọn cỏc cỏ thể tạo giống và lựa chọn cỏ nào sẽ bị loại bỏ. Giải thuật cũng mụ phỏng lại yếu tố gen trong nhiễm sắc thể sinh học trờn mỏy tớnh để cú thể giải quyết nhiều bài toỏn thức tế khỏc nhau.
Giải thuật di truyền là một giải thuật tối ƣu húa. Nú đƣợc sử dụng rất rộng rói trong việc tối ƣu húa cỏc kỹ thuật khai phỏ dữ liệu trong đú cú kỹ thuật mạng neuron. Sự liờn hệ của nú với giải thuật khai phỏ dữ liệu là ở chỗ việc tối ƣu húa cần thiết cho cỏc quỏ trỡnh khai phỏ dữ liệu, vớ dụ trong cỏc kỹ thuật cõy quyết định, tạo luật.
Nhƣ vậy, qua phần trỡnh bày trờn nờu ra một số phƣơng phỏp, chỳng ta thấy cú rất nhiều phƣơng phỏp khai phỏ dữ liệu. Mỗi phƣơng phỏp cú những đặc điểm riờng phự hợp với một lớp cỏc bài toỏn, với cỏc dạng dữ liệu và miền dữ liệu nhất định.