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데이터 마이닝의 기원

 

우리는 하늘에 먹구름이 있다고 무조건 비가 오지 않는 다는 것을 알고 있다. 다만 비가 올 수 있는 확률은 해가 있을 때 보다는 높기 때문에 비가 올 수도 있다 라고 판단하는 것이다. 이는 단순히 하늘의 색깔만으로는 판단하지 않을 것이다. 먹구름이 있을 때의 바람, 습도, 온도, 그리고 민감한 사람은 냄새(할머니들의 무릎 아픔까지)까지 다양한 환경 변수를 대입하여 비가 올 것이다 를 판단하는 것이다.

 

 

이처럼 데이터 마이닝이라는 것은 사실 이미 오래 전부터 우리의 생활 속에 깊이 관여 되어 있었다. 최근 많은 연구자들이 다양한 데이터를 처리하면서 데이터 마이닝 이라는 용어가 탄생하고 좀더 체계적으로 과학적으로 재해석 되면서 많이 부각 된 듯 하다. 또한 많은 도구가 발달 함께 따라 정보의 융합으로 인하여 더욱 많은 정보가 산출되고 그 중요성이 많이 나타났다.

 

학술적으로 마이닝의 기원을 정의해보면 알고리즘, 통계, 샘플링, 추정, 가설, 검정 등 이미 전통적인 방법에 인공지능 패턴인식, 기계학습에서 탄생한 알고리즘, 모델링 기법, 학습이론을 접목한다.

 

 

 

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