Библиогр.: с. 136 (12 назв.)

Представлен лекционный материал, посвященный относительно простым, но самым распространенным методам решения основных задач интеллектуального анализа данных и машинного обучения: поиску шаблонов и ассоциативных правил, кластеризации, обнаружению аномалий, классификации, восстановлению регрессии. Рассматриваются некоторые необходимые общетеоретические вопросы. Доступный, но строгий с научной точки зрения язык изложения, атакже большое количество наглядных материалов позволят слушателям освоить теоретические и прикладные основы интеллектуального анализа данных, а также простые методы машинного обучения. Предназначено для студентов, изучающих компьютерные науки, информационные технологии и информационную безопасность, а также для лиц, самостоятельно изучающих основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, слушателей курсов повышения квалификации, преподавателей вузов