แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เป็น แบบจำลองเชิงคำนวณประเภทหนึ่งที่อาศัยข้อมูลในอดีตที่รวบรวมไว้ตลอดอายุการใช้งานของระบบหรือกระบวนการ เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนำเข้า ตัวแปรภายใน และตัวแปรส่งออก แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลพบได้ทั่วไปในบทความและสิ่งพิมพ์จำนวนมาก โดยได้พัฒนามาจากแบบจำลองทางสถิติ ในยุคก่อนๆ และเอาชนะข้อจำกัดที่เกิดจากข้อสมมติฐานที่เข้มงวดเกี่ยวกับการกระจายความน่าจะเป็น แบบจำลองเหล่านี้ได้รับความสำคัญในหลากหลายสาขา โดยเฉพาะอย่าง ยิ่งในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์ที่มีคุณค่าโดยอาศัยข้อมูลที่มีอยู่

แบบจำลองเหล่านี้พัฒนามาจากแบบจำลองทางสถิติ รุ่นก่อนๆ ซึ่งอิงตามสมมติฐานบางประการเกี่ยวกับการกระจายความน่าจะเป็น ซึ่งมักพิสูจน์ได้ว่ามีข้อจำกัดมากเกินไป^{[ 1 ]}การเกิดขึ้นของแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในช่วงทศวรรษ 1950 และ 1960 สอดคล้องกับการพัฒนาคอมพิวเตอร์ดิจิทัลความก้าวหน้าใน การวิจัย ปัญญาประดิษฐ์และการนำเสนอแนวทางใหม่ๆ ในการสร้างแบบจำลองที่ไม่เกี่ยวกับพฤติกรรม เช่นการจดจำรูปแบบและการจำแนกประเภทอัตโนมัติ^{[ 2 ]}

แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลครอบคลุมเทคนิคและวิธีการที่หลากหลายซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างชาญฉลาด ตัวอย่างเช่นตรรกะคลุมเครือเซตคลุมเครือและเซตหยาบสำหรับการจัดการความไม่แน่นอน^{[ 3 ]}เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการประมาณฟังก์ชัน^{[ 4 ]}การเพิ่มประสิทธิภาพทั่วโลกและการคำนวณเชิงวิวัฒนาการ^{[ 5 ]} ทฤษฎีการเรียนรู้ ทางสถิติ [ ^{6 ]}และวิธีการแบบเบย์เซียน^{[ 7 ] แบบจำลองเหล่านี้พบการประยุกต์ใช้ในสาขาต่างๆ รวมถึงเศรษฐศาสตร์ การจัดการความ สัมพันธ์}กับลูกค้า บริการทางการเงิน การแพทย์ และการทหาร เป็นต้น^{[ 8 ]}

การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการสร้างแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เนื่องจากมุ่งเน้นการใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายและระบุรูปแบบได้^{[ 9 ]}ในความเป็นจริง แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจำนวนมากได้รวมเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่นการถดถอย การจำแนกประเภทและอัลกอริธึมการจัดกลุ่มเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล^{[ 10 ]}

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แนวคิดของแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้รับความสนใจอย่างมากในสาขาทรัพยากรน้ำ โดยมีการประยุกต์ใช้ หลักสูตรทางวิชาการ และสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์มากมายที่ใช้คำนี้เป็นคำทั่วไปสำหรับแบบจำลองที่อาศัยข้อมูลมากกว่าหลักฟิสิกส์^{[ 11 ]}การจำแนกประเภทนี้ได้รับการนำเสนอในสิ่งพิมพ์ต่างๆ และยังกระตุ้นให้เกิดการพัฒนาแบบจำลองไฮบริดในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แบบจำลองไฮบริดพยายามที่จะวัดปริมาณข้อมูลทางกายภาพที่ใช้ในแบบจำลองทางอุทกวิทยา และพิจารณาว่ากระบวนการสร้างแบบจำลองนั้นขับเคลื่อนโดยหลักฟิสิกส์หรือโดยข้อมูลล้วนๆ ส่งผลให้แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกลายเป็นหัวข้อสำคัญในการอภิปรายและสำรวจภายในการจัดการและการวิจัยทรัพยากรน้ำ^{[ 12 ]}

คำว่า "การสร้างแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล" (DDM) หมายถึงกระบวนทัศน์โดยรวมของการใช้ข้อมูลในอดีตร่วมกับเทคนิคการคำนวณขั้นสูง รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถเปิดเผยแนวโน้ม รูปแบบ และในบางกรณี สามารถทำนายผลลัพธ์ได้^{[ 13 ]}แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสามารถสร้างขึ้นได้โดยมีหรือไม่มีความรู้โดยละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการพื้นฐานที่ควบคุมพฤติกรรมของระบบ ซึ่งทำให้แบบจำลองเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อความรู้ดังกล่าวขาดหายไปหรือกระจัดกระจาย^{[ 14 ]}