Model vođen podacima

**Modeli vođeni podacima** (eng. Data-driven models) su klasa računarskih modela koji se prvenstveno oslanjaju na prethodno sakupljene (historijske) podatke prikupljene tokom životnog vijeka sistema ili procesa, da bi uspostavili odnose između ulaznih, internih i izlaznih varijabli. Modeli vođeni podacima evoluirali su iz statističkih modela. Ovi modeli su se istakli u različitim poljima, posebno u vremenu velikih podataka (Big Data),  veštačke inteligencije i mašinskog učenja, gdje nude korisne uvide i predviđanja na osnovu dostupnih podataka.

## Pozadina
Ovi modeli su evoluirali iz već postojećih statističkih modela, koji su bili zasnovani na određenim pretpostavkama o distribucijama vjerovatnoće koje su se često pokazale previše restriktivnima.  Pojava modela vođenih podacima 1950-ih i 1960-ih poklopila se s razvojem digitalnih kompjutera, napretkom u istraživanju veštačke inteligencije i uvođenjem novih pristupa u modeliranju bez ponašanja, kao što su prepoznavanje obrazaca i automatska klasifikacija. 

## Ključni koncepti
Modeli vođeni podacima obuhvataju širok spektar tehnika i metodologija koje imaju za cilj inteligentnu obradu i analizu velikih skupova podataka. Primjeri uključuju fuzzy logiku, neuronske mreže za aproksimaciju funkcija,  globalnu optimizaciju i evolucijski kompjuting,  teoriju statističkog učenja,  i Bayesove metode .  Ovi modeli su našli primjenu u različitim oblastima, uključujući upotrebe u svrhe napretka ekonomije, upravljanje odnosima s klijentima, finansijske usluge, u oblasti medicine, kao i u vojne svrhe. 

Mašinsko učenje, kao podoblast veštačke inteligencije, usko je povezano s modeliranjem vođenim podacima jer se također oslanja na korišćenje prethodno prikupljenih podataka za kreiranje modela koji mogu predviđati i prepoznati određene obrasce i karakteristike.  Upravo, mnogi modeli vođeni podacima uključuju tehnike mašinskog učenja, kao što su regresija, klasifikacija i klasterizacija, za obradu i analizu podataka. 

Poslednjih godina, koncept modela vođenih podacima dobio je značajnu pažnju u oblasti vodenih resursa, sa brojnim primenama, akademskim kursevima i naučnim publikacijama koji koriste ovaj termin kao generalizaciju za modele koji se oslanjaju na podatke, a ne na fiziku.  Ova klasifikacija je predstavljena u raznim publikacijama i čak je potaknula razvoj hibridnih modela u protekloj deceniji. Hibridni modeli pokušavaju da kvantifikuju stepen fizički zasnovanih informacija koje se koriste u hidrološkim modelima i odrede da li je proces izgradnje modela prvenstveno vođen fizikom ili je isključivo zasnovan na podacima. Kao rezultat toga, modeli vođeni podacima postali su glavna tema diskusije i istraživanja u okviru upravljanja i istraživanja vodnih resursa. 

Izraz "modeliranje vođeno podacima" (DDM) odnosi se na sveobuhvatnu paradigmu korištenja podataka u kombinaciji s naprednim računskim tehnikama, uključujući  i već spomenuto mašinsko učenje i veštačku inteligenciju, za stvaranje modela koji mogu otkriti suštinske trendove, obrasce i, u nekim slučajevima, sami praviti predviđanja .  Modeli vođeni podacima mogu se izgraditi sa ili bez detaljnog znanja o osnovnim procesima koji upravljaju ponašanjem sistema, što ih čini posebno korisnim kada takvo znanje nedostaje ili je fragmentirano. 

## Reference