Sựphát triển mạnh mẽcủa Công nghệnói chung và Công nghệthông tin nói riêng
đã tạo nên nhiều hệthống thông tin phục vụviệc tự động hoá mọi hoạt động kinh
doanh cũng nhưquản lý trong xã hội. Điều này đã tạo ra những dòng dữliệu khổng
lồtrởthành hiện tượng “bùng nổthông tin”. Nhiều hệquản trịcơsởdữliệu mạnh
với các công cụphong phú và thuận tiện đã giúp con người khai thác có hiệu quả
các nguồn tài nguyên dữliệu lớn nói trên. Bên cạnh chức năng khai thác cơsởdữ
liệu có tính tác nghiệp, sựthành công trong kinh doanh không chỉthểhiện ởnăng
suất của các hệthống thông tin mà người ta còn mong muốn cơsởdữliệu đó đem
lại tri thức từdữliệu hơn là chính bản thân dữliệu. Phát hiện tri thức trong cơsởdữ
liệu (Knowledge Discovery in Databases - KDD) là một quá trình hợp nhất các dữ
liệu từnhiều hệthống dữliệu khác nhau tạo thành các kho dữliệu, phân tích thông
tin đểcó được nhiều tri thức tiềm ẩn có giá trị. Trong đó, khai phá dữliệu (Data
Mining) là quá trình chính trong phát hiện tri thức. Sửdụng các kỹthuật và các khái
niệm của các lĩnh vực đã được nghiên cứu từtrước nhưhọc máy, nhận dạng, thống
kê, hồi quy, xếp loại, phân nhóm, đồthị, mạng nơron, mạng Bayes,. được sửdụng
đểkhai phá dữliệu nhằm phát hiện ra các mẫu mới, tương quan mới, các xu hướng
có ý nghĩa.
Luận văn với đềtài “Học mạng nơron theo mô hình SOM và ứng dụng trong bài
toán quản lý khách hàng vay vốn Ngân hàng” khảo sát lĩnh vực khai phá dữliệu
dùng mạng nơron. Luận văn tập trung vào phương pháp học mạng nơron có giám
sát và không có giámsát, dùng thuật toán SOM đểgiải quyết bài toán phân cụm
theo mô hình mạng nơron.
