Кіріспе
Деректер ағынын өндіру (немесе ағынды оқыту) – үздіксіз, жылдам дерек жазбаларынан білімдік құрылымдарды алу процесі. Деректер ағыны – деректерді өндірудің көптеген салаларында шектеулі есептеу және сақтау мүмкіндіктерін пайдалана отырып, бір рет немесе аздаған рет оқылатын инстанциялардың реттелген тізбегі. Машиналық оқыту әдістері осы болжау міндетін автоматты түрде белгіленген мысалдардан үйрену үшін қолданылуы мүмкін. Көбінесе, инкременттік оқыту саласынан алынған түсініктер құрылымдық өзгерістермен, онлайн оқытумен және нақты уақыт талаптарымен күресу үшін қолданылады. Көптеген қолданбаларда, әсіресе стационарлық емес ортада жұмыс істегенде, инстанциялардың негізіндегі үлестірім немесе олардың белгіленуінің негізіндегі ережелер уақыт өте келе өзгеруі мүмкін, яғни болжаудың мақсаты, болжалатын класс немесе болжалатын мақсаттық мән уақыт өте келе өзгеріп отыруы мүмкін. Бұл мәселе тұжырымдамалық дрейф деп аталады. Тұжырымдамалық дрейфті анықтау – деректер ағынын өндірудің маңызды мәселесі. Машиналық оқытуды ағынды деректерге қолданғанда туындайтын басқа да қиындықтарға жартылай және кешіктірілген белгіленген деректер, тұжырымдамалық дрейфтен қалпына келтіру және уақыттық тәуелділіктер жатады. Деректер ағынының мысалдарына компьютерлік желі трафигі, телефондық әңгімелер, банкомат транзакциялары, веб-іздеулер және сенсорлық деректер кіреді. Деректер ағынын өндіру деректерді өндіру, машиналық оқыту және білімді ашу салаларының кіші саласы болып есептеледі.
Оқиғалар
Халықаралық жасанды интеллект конференциясымен (IJCAI) бірлесіп өткізілген, барлық қалыптасқан деректерді өндіру жөніндегі халықаралық семинар, Қытай, Пекин, 3-5 тамыз 2013 ж. Барлық қалыптасқан деректер ағынынан білімді ашу жөніндегі халықаралық семинар, машиналық оқыту жөніндегі 18-ші Еуропалық конференциямен (ECML) және деректер базасындағы білімді ашу қағидаттары мен тәжірибесі жөніндегі 11-ші Еуропалық конференциямен бірлесіп, 2007 жылдың қыркүйегінде Польшаның Варшава қаласында өткізілді. 2007 жылғы наурыз айында Кореяның Сеул қаласында өткізілген, қолданбалы есептеулер жөніндегі ACM симпозиумымен (SAC 2007) бірлесіп өткізілген, қолданбалы есептеулер деректер ағыны жөніндегі ACM симпозиумы. 2006 жылғы желтоқсанда Гонконгте, 2006 жылғы IEEE деректерді өндіру жөніндегі халықаралық конференциясымен (ICDM 2006) бірлесіп өткізілетін, дамитын және ағынды деректерді өндіру жөніндегі IEEE халықаралық семинары (IWMESD 2006). Мәліметтер ағынынан білімді ашу жөніндегі төртінші халықаралық семинар (IWKDDS), машиналық оқыту жөніндегі 17-ші Еуропалық конференциямен (ECML) және деректер базасындағы білімді ашу қағидаттары мен тәжірибесі жөніндегі 10-шы Еуропалық конференциямен (ECML/PKDD 2006) бірлесіп, 2006 жылдың қыркүйек айында Германияның Берлин қаласында өткізіледі.
International Workshop on Knowledge Discovery from Ubiquitous Data Streams held in conjunction with the 18th European Conference on Machine Learning (ECML) and the 11th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD) in Warsaw, Poland, in September 2007. ACM Symposium on Applied Computing Data Streams Track held in conjunction with the 2007 ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2007) in Seoul, Korea, in March 2007. IEEE International Workshop on Mining Evolving and Streaming Data (IWMESD 2006) to be held in conjunction with the 2006 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2006) in Hong Kong in December 2006. Fourth International Workshop on Knowledge Discovery from Data Streams (IWKDDS) to be held in conjunction with the 17th European Conference on Machine Learning (ECML) and the 10th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD) (ECML/PKDD 2006) in Berlin, Germany, in September 2006.