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Set/20021 KDD + IA Técnicas de IA em Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados.

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Apresentação em tema: "Set/20021 KDD + IA Técnicas de IA em Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados."— Transcrição da apresentação:

1 set/20021 KDD + IA Técnicas de IA em Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados

2 set/20022 KDD: Motivação aumento do volume de dados ineficiência da análise manual necessidade de novas teorias e ferramentas para auxílio na extração de conhecimento do crescente volume de dados digitais

3 set/20023 KDD: Definição Processo não trivial de identificar padrões que sejam válidos, novos, potencialmente úteis e inteligíveis, em dados. CONHECIMENTO

4 set/20024 KDD: Objetivos 1. Verificação (hipótese do usuário) 2. Descoberta (novos padrões) - previsão - descrição

5 set/20025 Classificação dos Padrões 1. Regra de Associação - regras na forma: A 1... A n B 1... B m (atributos) - redes de dependência de probabilidade Itens A e C: A C (50%, 66.6%) suporte: P(A e C) = 50% confiança: P(C|A) = 66.6% Grau de Interesse

6 set/20026 Classificação dos Padrões 2. Regra de Classificação - classificação de um conjunto de dados baseado nos valores de um atributo (atributo classificador) - árvores de decisão - aprendizado de máquina - redes neurais

7 set/20027 Classificação dos Padrões 3. Agrupamento - agrupa um conjunto de dados (sem um determinado atributo) - similaridade intraclasse x extraclasse 4. Detecção de mudança/desvio - evolução do comportamento de um conjunto de dados

8 set/20028 Classificação dos Padrões 5. Regras de Generalização - sintetizar características gerais de um conjunto de dados ex: média e desvio padrão - visão de alto nível de um conjunto de dados

9 set/20029 Classificação dos Padrões Alimentos pão leite desnatado BA integralbranco integral - Indução orientada a atributos (utiliza hierarquia da conceitos)

10 set/ Etapas do KDD Dados Dados Alvo Dados Pré- processados Dados Transformados Padrões CONHECIMENTO Seleção Pré-processamento Mineração de Dados Transformação Interpretação / Avaliação

11 set/ Grupo BIOINFO-USP Mundo Externo Leitura de Dados BD Relacional Dados Primários Transformação dos dados Mineração de Dados BD de Objetos Complexos OC Elo entre dados primários e OC Máquinas Paralelas de Alto Desempenho Núcleo de Mineração

12 set/ Grupo BIOINFO-USP Mineração de Dados (dados extraídos do BD) - classificadores e técnicas de agrupamento - representação do conhecimento: objetos complexos/BD Relacional Interesses futuros: - técnicas de representação de conhecimento de IA - uso de conhecimento prévio

13 set/ Proposta de Pesquisa Ferramentas de representação de conhecimento Base de Conhecimento Permitir a integração com a etapa de Mineração de Dados

14 set/ Proposta de Pesquisa Hierarquia de Conceitos Formação: implícita no BD (definida pelo projetista) definida por especialistas análise de distribuição de dados (descoberta)

15 set/ Proposta de Pesquisa Hierarquia de Conceitos (cont) Ajuste: dados dinâmicos levam a novos conceitos Codificação: permitir que seja utilizada pelos algoritmos de MD

16 set/ Descoberta de padrões em múltiplos níveis conceituais Mineração de conceitos individuais (primitivos ou mais abstratos) (1) em geral, não existem regularidades fortes em conceitos de níveis baixos de abstração (2) regularidades em conceitos de nível mais alto de abstração, em geral podem ser conhecidas

17 set/ Descoberta de padrões em múltiplos níveis conceituais Leite Integral Pão Branco Alimentos pão leite desnatado BA integralbranco integral

18 set/ KDD + IA Fim

19 set/ Árvores de Decisão Jogar tênis SOL Encoberto Chuvoso simumidadevento nãosimnãosim altanormalfortefraco


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