Жасырын білімді аңғару үшін автоматтық сараптаудың специальді әдістерін қолдану қажеттелігі көпе-көрнеу. Өйткені олардың көмегімен іс жүзінде мәліметтің "үйінділерінен" білімді алып шығуға тура келеді. Бұл бағытқа деректерді алып шығу немесе Data Mining термині тағылып қалды. Бұл терминнің классикалық анықтамасын 1996 ж. бұл бағыттың негізін салушылардың бірі — Григорий Пятецкий-Шапиро берді.

2) білім тривиальді болмауы тиіс. Сараптаудың нәтижелері, жасырын білім деп аталатынды құрайтын, деректердегі көпе-көрнеулік емес, күтпеген заңдылықтарды көрініс бергізуі тиіс. Олар қарапайымдау тәсілдермен алынуы мүмкін нәтижелер (мысалы, визуальді қарап шығумен), Data Mining қайратты әдістерін тартуды ақтамайды.

новые слова: сараптау - анализ, тағылып қалу - здесь: закрепился.

Бүркемелі білімдерді табу үшін арнайы автоматты түрде анализ жүргізу әдістерін қолдану керек екені мәлім, тек осы әдістер көмегімен білімдерді ақпарат үйінділері арасынан шығаруға болады. Осы терминның классикалық анықтамасын 1996 жылы осы бағыттың негізін қалаушысы - Григорий Пятницкий-Шапиро берген.

2) Білімдер таптаурын, яғни бос болмауы тиіс. Анализ нәтижелері деректер ішінде айқын емес, күтпеген, яғни бүркемелі білімдер құрайтын заңдылықтарды қамтып көрсету керек. Одан жеңіл тәсілдер арқылы шығарылатын нәтижелер Data Mining қуатты әдістер тартуын ақтамайды.

Жасырын білімді анықтау үшін ақпарат "үйіндісінен" білімді алуға көмектесетін автоматты талдаудың арнайы әдістерін қолдану қажет екендігі айқын. Осы бағытқа деректерді шығару (өндіру) немесе Data Mining деген термин бекітілді. Бұл терминнің классикалық анықтамасын 1996 жылы осы бағыттың негізін қалаушылардың бірі - Григорий Пятецкий-Шапиро берген.
2) Білім таптаурынды болмауы керек. Талдаудың нәтижелері жасырын білімді құрайтын деректердің анық емес, күтпеген заңдылықтарын көрсетуі тиіс. Қарапайым әдістер (мысалы көзбен шолу) арқылы алынған нәтижелер Data Mining күшті әдістерін тартуды ақтамайды.