УДК 004
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.07-2.001
Авторы
Светлана Васильевна Прокопчина
Профессор, доктор технических наук, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва
Аннотация
В статье рассмотрены основные принципы реализации технологий DATA SCIENCE в рамках научных и практических аспектов. Отмечается, что функционирование технологий DATA SCIENCE всегда реализуется в условиях неопределенности и разнотипности данных и знаний.
Показано, что одним из основных принципов технологий DATA SCIENCE в условиях неопределенности является принцип регуляризации пространств данных и решений. Для регуляризации единого информационного пространства прикладных задач предлагается регуляризация посредством многомерного иерархического шкалирования, которое обеспечивается применением специальных типов шкал с динамическими ограничениями. Реализация такого шкалирования производится на основе байесовских интеллектуальных технологий.
Показано также, что наука о данных является междисциплинарной, важным компонентом совокупности дисциплин является метрология данных и знаний. Представлены методология и технологии метрологического обоснования данных и знаний. Предложены комплексы метрологических характеристик, включающие показатели точности, надежности, достоверности, риска решений, полученного количества информации и/или энтропии.
Приведены практические примеры использования указанных технологий.
Ключевые слова
DATA SCIENCE
регуляризация
шкалирование
метрология
байесовские интеллектуальные технологии
