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Capítulo 10: Construindo SAD orientado a conhecimento e mineração de dados.

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1 Capítulo 10: Construindo SAD orientado a conhecimento e mineração de dados

2 SAD Orientado a Conhecimento Alguns nomes usados: SAD orientado a conhecimento, SAD de recomendação, SAD baseado em regras, SAD Inteligente – todos fazem uso de tecnologias de inteligência artificial Oferecem bom potencial par tomadores de decisão de negócios

3 SAD orientado a conhecimento e Sistemas Especialistas Três componentes Conhecimento de sintomas e indicadores relacionados a um domínio particular Entendimento de relações entre sintomas, problemas e soluções num dado domínio Conhecimento ou métodos para solução de alguns dos problemas Busca-se o raciocínio por trás de uma conclusão

4 Mineração de Dados e Descoberta de Conhecimento Auxilia as empresas a descobrir o conhecimento escondido nas relações e padrões existentes nos dados Ajudam as empresar a alcançar vantagens competitivas em seus negócios Descoberta de conhecimento é um termo mais amplo

5 Vocabulário de IA Aquisição de conhecimento – extração e formulação de conhecimento derivado de várias fontes, em especial de peritos Ambiente de desenvolvimento – software para criação e manutenção de bases de conhecimento e máquinas de busca Máquinas de busca processam regras Especialista no Domínio – pessoa que domina uma tarefa para qual um sistema é desenvolvido

6 Base de Conhecimento Uma coleção de fatos, regras e procedimentos organizados Descreve elementos do processo com suas características, funções e relacionamentos Também contém regras sobre ações a implementar como resultados de certos eventos

7 Características do SAD orientado a conhecimento Apóiam na solução de problemas Conhecimento é armazenado na forma de regras ou probabilidades Usuários precisam deste tipo de SAD quando realizam uma tarefa específica Este tipo de SAD e os Sistemas Especialistas baseiam suas recomendações no conhecimento de pessoas e auxiliam na execução de tarefas muito específicas Este tipo de SAD não pensa

8 Componentes de um SAD orientado a conhecimento

9 SAD orientado a conhecimento vs. SAD orientado a modelo SAD orientado a conhecimento tenta pensar sobre os dados a partir de sua base de regras para resolver o problema SAD orientado a modelo segue uma seqüência de instruções pré-definidas (um modelo) para responder a mudanças nas entradas

10 Comparando os dois (SADC e SADM) SADC = Base de Conhecimento + Máquina de Busca (processador de regras) SADM = Dados Estruturados + Modelos Quantitativos

11 Projeto e Desenvolvimento de SADC Envolve um time de desenvolvimento e um perito no domínio na criação de uma base de conhecimento para um grupo de usuários Waterman propôs uma abordagem largamente usada: Identificação do domínio Conceitualização Formalização Implementação Teste

12 Escolhendo um projeto: Teste do telefone É possível um perito resolver um problema e auxiliar na tomada de decisão usando um telefone para se comunicar com o tomador de decisão? Faça questões estruturadas e não abertas Sim, é possível usar um telefone para este fim; como é possível desenvolver um SADC Nenhum desenvolvimento de um SADC será insatisfatório

13 Vantagens e Limitações de Regras Regras são de fácil entendimento Explicações são fáceis de prover quando o conhecimento está armazenado em regras Modificações manutenções são relativamente fáceis Limitação chave Muitas vezes o conhecimento mais complexo é difícil de ser representado em regras

14 Exemplos de SADC TAXADVISOR Projetado para auxiliar planejamento de Governos XCON Foi desenvolvido para configurar os sistemas do VAX11/780 Sistemas Inteligentes de Suporte ao Cliente Projetado pela Compaq para prover diagnósticos de especialistas e recomendações para usuários com problemas em seus computadores

15 Fácil de ser visualizado

16 Mineração de Dados Prescritivos Podem ser usado para projeções de valores explícitos, baseados em padrões determinados a partir de resultados conhecidos Exemplos: Usar uma base de clientes que respondem sempre a ofertas especiais Descritivos Descrevem padrões para dados existentes e são geralmente usados para criar subgrupos de interesse, tais como clusters demográficos

17 Ferramentas de mineração de dados Raciocínio baseado em casos - similaridade Visualização de dados – gráficos Análise Fuzzy – close Algoritmos genéticos – otimização Redes Neurais – padrões de aprendizagem via dados Técnicas de mineração de dados NÃO são fundamentalmente diferentes de técnicas de análise estatísticas quantitativas

18 Processo de Mineração de Dados Definido pelo Gartner Group Selecione e prepare os dados a serem garimpados Qualifique os dados via clusters e análise de funções Selecione uma ou mais ferramentas de mineração Aplique as ferramentas de mineração de dados Aplique a descoberta de conhecimento a um dado negócio na empresa

19 Exemplos de Mineração de Dados Análise de Crédito (risco de) Sistema de suporte ao cliente da Siemens Outros (texto base)

20 Avaliação dos pacotes de desenvolvimento Custo Escalabilidade Segurança Desenvolvimento de funcionalidades Facilidade de instalação e de uso

21 Questões para revisão O que é uma regra? Quais são as 5 características mais comuns de SADC e Sistemas Especialistas? O que faz um gerente requerer o apoio de um SADC? Quais os passos para se fazer mineração de dados? O que diferencia um SACD de mineração de dados?

22 Exercícios (em dupla, do texto base) Find an example of a Knowledge-Driven DSS at a Web site. Most applications can be deployed on the Internet. The sites listed below have some KDSS examples that can be viewed on the Web. Elaws -- The Department of Labor has developed an interactive compliance assistance tool using MultiLogic's software. Elaws is comprised of individual advisors designed to help users understand their rights as employees and employers. OSHA Confined Spaces Advisor. -- OSHA used MultiLogic's software to create their Confined Space Advisor. This expert system provides guidance to help employers protect workers from the hazards of entry into permit-required confined areas. Software developers use expert system shells to create expert systems and Knowledge-Driven DSS. Most shells are commercial software packages, but some shells are available as shareware or freeware. Find an expert system shell at a Web site.


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