Data Mining using Learning Classifier Systems

人工智能 机器学习 模式识别(心理学)
作者
Alwyn M. Barry,John H. Holmes,Xavier Llorà
出处
期刊:Studies in fuzziness and soft computing 卷期号:: 15-67 被引量:27
标识
DOI:10.1007/978-3-540-39925-4_2
摘要

Walsh and Ungson ([105]) identify that information within organizations can be considered in terms of “Organizational Memories” ...the scattered fragments of data, interpreted by individuals as information, that exists in many forms (written, social, roles, images, ...) throughout an organization. Large volumes of data are now available to organizations, and increasing volumes are being collected — the world’s data is estimated to be doubling every 20 months ([106]). However, for data to have value to the organization (for the data to become part of the “Organizational Memory”) it must be transformed into information. Information is gained when data values can be interpreted to extract meaning or meaningful patterns through the application of conceptual knowledge. With current and anticipated volumes of data, it is increasingly unlikely that data will contribute to knowledge unless the analysis of data to identify relationships within that data can be automated to a significant extent.
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