KDD + IA Técnicas de IA em Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados set/2002.

Apresentação em tema: "KDD + IA Técnicas de IA em Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados set/2002."— Transcrição da apresentação:

1 KDD + IA Técnicas de IA em Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados
set/2002

2 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 OLAP (on-line analytical processing): uma das primeiras técnicas de suporte à análise de dados set/2002

3 KDD: Definição Processo não trivial de identificar padrões que sejam válidos, novos, potencialmente úteis e inteligíveis, em dados. CONHECIMENTO set/2002

4 KDD: Objetivos 1. Verificação (hipótese do usuário)
2. Descoberta (novos padrões) - previsão - descrição set/2002

5 Classificação dos Padrões
1. Regra de Associação - regras na forma: A1...  AnB1 ... Bm (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 set/2002

6 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 set/2002

7 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 set/2002

8 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 set/2002

9 Classificação dos Padrões
Alimentos pão leite desnatado B A integral branco - Indução orientada a atributos (utiliza hierarquia da conceitos) set/2002

10 Etapas do KDD Interpretação / Avaliação Mineração de Dados
Transformação CONHECIMENTO Pré-processamento Padrões Seleção Dados Transformados Dados Pré-processados Dados Alvo Dados set/2002

11 Grupo BIOINFO-USP Mundo Externo Mineração de Dados Transformação
dos dados Máquinas Paralelas de Alto Desempenho Leitura de Dados Núcleo de Mineração BD Relacional Dados Primários BD de Objetos Complexos OC Elo entre dados primários e OC set/2002

12 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 set/2002

13 Proposta de Pesquisa Ferramentas de representação de conhecimento
Base de Conhecimento Permitir a integração com a etapa de Mineração de Dados set/2002

14 Proposta de Pesquisa Hierarquia de Conceitos Formação:
implícita no BD (definida pelo projetista) definida por especialistas análise de distribuição de dados (descoberta) set/2002

15 Proposta de Pesquisa Hierarquia de Conceitos (cont) Ajuste:
dados dinâmicos levam a novos conceitos Codificação: permitir que seja utilizada pelos algoritmos de MD set/2002

16 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 set/2002

17 Descoberta de padrões em múltiplos níveis conceituais
Alimentos pão leite desnatado B A integral branco Leite Integral  Pão Branco set/2002

18 KDD + IA Fim set/2002

19 Árvores de Decisão Jogar tênis SOL Chuvoso Encoberto umidade sim vento
alta normal forte fraco não sim não sim set/2002