O paradigma Indutivo Álvaro Degas

Apresentação em tema: "O paradigma Indutivo Álvaro Degas"— Transcrição da apresentação:

1 O paradigma Indutivo Álvaro Degas alvaro_degas@yahoo.com.br

2 O Paradigma Indutivo Idéia Geral –Arrocha é baiano e faz música medíocre –Pissirico é baiano e faz música medíocre –Harmonia do Samba é baiano e faz música medíocre  –Todo Baiano faz música medíocre

3 O Paradigma Indutivo Elementos do processo de KD Um aprendiz –Programa Um conjunto de treinamento –Dados Conhecimento sobre um domínio –Regras

4 O Paradigma Indutivo Data Mining  Paradigma Indutivo Mais precisamente, DM  PI Data Mining: O Conjunto de Treinamento é um Banco de Dados Tipos de Classificação de Data Mining: –Bancos de Dados – Relacional, Orientado a Objetos, Web etc. –Conhecimentos – Associativos, Classificativos, Agrupadores, etc. –Técnicas – Redes Neurais, Apriori, ID3, etc.

5 Tipos de Conhecimento Indutivo Regras de Classificação Agrupamento Regras de Associação Seqüências Etc...

6 Supervisão Métodos de Data Mining podem ser supervisionados ou não Aprendizagem supervisionada –O Aprendiz recebe informações a respeito do domínio onde vai se dar o processo (classes) Aprendizagem não-supervisionada –Cabe ao aprendiz descobrir as informações no domínio onde vai se dar o processo (classes)

7 O Paradigma Indutivo Pode-se adquirir conhecimento espúrio em decorrência do processo indutivo A expressão “induzir ao erro” Exemplos (reais): –Se idade < 10 então diagnóstico=“Vaginite” Amostra mal-construída –Se Sistema Operacional = “Linux” então SGBD=“Sql Server” Dados mal-preparados

8 Formem suas equipes! Total de 4 times Cada time pega um tipo de conhecimento e um dos algoritmos associados Mostrar: o tipo de conhecimento, o funcionamento do algoritmo e uma implementação funcional

9 Regras de Classificação

10 Agrupamento

11 Regras de Associação

12 Seqüências

13 Aplicações Padrões de Comportamento de Clientes Auxílio a especialistas Prevenção e auditoria de fraudes Meteorologia Geologia Marketing direto Planejamento de sistemas de informações distribuídas etc

14 Ética e Aprendizado Automático Ética –“1. Estudos dos juízos de apreciação referentes à conduta humana, do ponto de vista do bem e do mal. 2. Conjuntos de normas e princípios que norteiam a boa conduta do ser humano” Aurélio Bem e Mal? –“Bem: Qualidade atribuída a ações e obras que lhes confere um caráter moral. (...) Mal: (...) Antônimo de bem” Aurélio

15 Muitas questões éticas surgem no uso prático de ferramentas desta natureza! –De modo geral é a mesma ética que se impõe ao profissional de TI mas... Data Mining é usado, em última análise, para discriminar –Uma aplicação de empréstimo que use sexo, religião, raça, preferência sexual como determinantes –Uma fábrica de produtos de consumo pede a seleção de padrões de consumidores que não reinvindicam seus direitos Ética e Aprendizado Automático

16 A ética é algo cultural e extremamente contextualizado –Informações positivas de exames em aplicações médicas Atributos podem conter informações problemáticas – “disfarçando” a discriminação –Bairro pode ser correlacionado com raça Ética e Aprendizado Automático

17 Questões cruciais: –A quem é dado o acesso aos dados? –Com que propósito houve a coleta de dados? –Quais as conclusões são (ou não são) legítimas sob o ponto de vista ético de serem extraídas dali? Ética e Aprendizado Automático

18 Pode-se interpretar os resultados –Se raça=“Negro” então mau-pagador=True (C=0.5) –Isso significa que é potencialmente um mau negócio emprestar a negros? –Se religião=“Umbanda” e Música_Preferida=“Samba” então QI<100 –É razoável crer nesta correlação? Ética e Aprendizado Automático

19 Argumentos puramente estatísticos nunca são suficientes –Interpretar e contextualizar –Validar semanticamente resultados Os recursos e os resultados servem a um bom propósito? –Militar, Questões científicas polêmicas (clonagem, células-tronco, transgenia), etc. Ética e Aprendizado Automático

20 Conclusões O paradigma indutivo, embora passivo de erro é uma ferramenta cada vez mais importante Há vários tipos de conhecimento - um estudo para cada caso

21 Conclusões Os métodos são devoradores de recursos computacionais Há muita pesquisa na área A última palavra ainda não foi dada

22 Paradigma Indutivo FIM! “Deixadas a si mesmas, as coisas irão de mal a pior. A natureza conspira pela falha. Posto que a natureza é canalha, para algo dar certo é preciso deixar de fazer por onde” Lei de Murphy aplicada à Metafísica Escher