Inteligência Artificial

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As técnicas do datamining

publicado por Márcio Pulcinelli

No texto “As Técnicas do Datamining”, de Luís Alfredo Vidal de Carvalho, publicado no livro DATAMINING, o autor apresenta algumas das técnicas utilizadas para a realização do datamining. Estas técnicas, segundo o autor, podem ser implementadas através de diversas ferramentas, tais como, redes neurais, estatística ou inteligência artificial simbolista.

A primeira técnica apresentada pelo autor é a classificação, que segundo o mesmo, é uma das mais utilizadas técnicas de datamining, pois é uma das mais realizadas tarefas cognitivas humanas no auxílio a compreensão do ambiente em que vivemos. O ser humano está sempre classificando tudo o que percebe a sua volta. Segundo o autor, o homem, ao perceber qualquer estímulo do meio-ambiente, e preparando-se para uma resposta ao mesmo, busca, por analogia classificar este estímulo em categorias de outros estímulos já percebido no passado e para os quais possui uma resposta pronta e imediata.

Estimativa é a segunda técnica que é citada no texto pelo auto. No texto, o autor diz que estimar algum índice é determinar seu valor mais provável diante de dados do passado ou de dados de outros índices semelhantes sobre os quais se tem conhecimento. A arte de estimar é determinar da melhor forma possível um valor baseando-se em outros valores de situações idênticas, mas nunca exatamente iguais.

A previsão no texto é vista como a terceira técnica abordada pelo autor. É apresentado no texto que a técnica de previsão é resumida na avaliação do valor futuro de algum índice baseando-se em dados do comportamento passado deste índice. O autor comenta ainda que a previsão é uma das tarefas mais difíceis tanto no datamining quanto na nossa vida cotidiana.

A quarta técnica abordada pelo autor é a análise de afinidades que tem como objetivo definir que fatos ocorrem de forma simultânea com razoável probabilidade ou ainda que itens de uma massa de dados estejam presentes juntos com certa chance. Cita o exemplo de dois números obtidos da análise de afinidades poderem extrair regras que regem o consumo de alguns itens.

Análise de agrupamentos é a quinta técnica abordada pelo autor. O autor argumenta que agrupara é simplesmente classificar uma massa de dados em classes desconhecidas a priori em número ou forma. A análise de agrupamentos é normalmente uma técnica preliminar utilizada quando nada ou pouco se sabe sobre os dados, como na metodologia da descoberta não supervisionada de relações.

Em sexto, o autor disserta sobre a implementação de um protocolo de mineração de dados em cinco passos que inicia com: 1) A definição do problema, 2) Descoberta de relações novas, 3) Análise das novas relações, 4) Aplicação das novas relações, 5) Avaliação dos resultados.

Ao final do capítulo, o autor cita que nas empresas precisamos de relações utilizáveis e transformáveis em lucro ou eficiência. Já para objetivos acadêmicos ou científicos, precisamos entender ou explicar as relações encontradas.

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Autor

Márcio Pulcinelli é consultor da área de Tecnologia a mais de dez anos. Os últimos oito anos foram voltados para projetos na área de gestão de sistemas em Gás & Energia e Petróleo junto aos clientes Petrobras S.A e Gas de France (GdF Suez E&P Norge AS) sendo o último, projeto no exterior (Noruega) ambos pela empresa Accenture do Brasil. Alguns anos em projetos de crédito junto ao cliente Caixa Econômica pela empresa UNISYS Outsourcing. Experiência em gestão de projetos de tecnologia, mapeamento de processos, modelagem organizacional de negócio, Implantação de Enterprise Project Management (EPM) com foco em gestão de projetos de manutenção de plataforma de petróleo e perfuração de poços exploratórios, modelagem de painéis de indicadores para CLPs (Computador Lógico Programável) em malha de gasodutos, responsável pela modelagem de sistemas de intervenções e paradas para malha de gasoduto, dentre outras áreas de atuação. Visite meu site: blog.marcio-pulcinelli.com

Márcio Pulcinelli

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