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.