Gestão de Sistemas de Conhecimento

Data Mining e KDD Rodrigo Sucupira A. Lima KDD - Knowledge Discovering in Databases "the non-trivial extraction of implicit, unknown, and potentially useful information from data'' "O processo não-trivial de extração de informação implícita, nova e potencialmente útil e compreensível de dados existentes" Frawley, W.J., Piatetsky-Shapiro, G., and Matheus, C. Knowledge Discovery In Knowledge Discovery In Databases , eds. G. Piatetsky-Shapiro, and W. J. Frawley, AAAI Press/MIT Press, Cambridge, MA., 1991, pp. 1-30. Databases: An Overview. In KDD - Knowledge Discovering in Databases KDD - Knowledge Discovering in Databases - surgiu depois do conceito de Banco de Dados. - é um processo. - não é um software. KDD - Knowledge Discovering in Databases Elementos Essenciais de KDD Todas as soluções lidam com um grande numero de dados. É nescessária efíciencia frente ao volume de dados. A acurácia é um elemento essencial. Todos requerem uso de linguagens de alto-nível. Todos utilizam alguma forma de aprendizado automático. Todos produzem algum resultado interessante. KDD - Knowledge Discovering in Databases Interpretação Conhecimento Data Mining Transformação Padrões Preprocessamento Dados Transformados (Indicadores) Seleção Dados Preprocessados Dados Selecionados Banco de Dados KDD - Knowledge Discovering in Databases Exemplos de Operações de Pré-Processamento: Seleção dos dados Limpeza…

do Trabalho 3. Redes Neurais Artificiais 4. Sistema Especialista 5. Ferramentas de apoio aos sistemas 6. Limitações e Comparações 2 Agenda 8. Caso em Foco: Alarmes 9. Casos Estudados 10. Conclusão 11. Propostas para Trabalhos Futuros 12. Referências Bibliográficas 3 1. Motivação e Objetivos Objetivo geral Dar uma visão geral sobre alguns sistemas especialistas e ferramentas computacionais utilizadas hoje em dia e sua importância para a sociedade 4 …

realidade de seus negócios. Muito desse conhecimento pode ser retirado dos dados resultantes da atividade normal da empresa, e que são continuamente acumulados pelos sistemas de informação transacionais. A transformação eficiente e eficaz desses dados em conhecimento útil, que possa resultar num melhor desempenho da organização, passa pelo domínio de técnicas de análise de dados. Entre estas contam-se técnicas inteligentes e estatísticas, que têm equipado cada vez mais os sistemas de…

(estatística, lógica, finanças e qualquer outra fonte de conhecimento capaz de gerar valor) colocam em evidência situações que em sua maioria passariam despercebidas pela companhia, facilitando a tomada de decisões e mostrando com segurança informações relevantes. As ferramentas de BI dividem-se em: Bancos de dados e afins (Data Mart, Data Warehouse, SQL) Sistemas de Apoio à Decisão Data Mining EIS ( Executive Information System) Ferramentas OLAP (Online Analytical Processing)…

FERROVIÁRIA UTILIZANDO DATA MINING Dissertação de Mestrado apresentada ao Curso de Mestrado em Engenharia de Transportes do Instituto Militar de Engenharia, como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em Ciências em Engenharia de Transportes. Orientadores: Prof. Marcus Vinicius Quintella Cury. D. Sc. Prof. Paulo Afonso Lopes da Silva. Ph. D. Rio de Janeiro 2007 1 c2007 INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA Praça General Tibúrcio, 80 – Praia Vermelha Rio de…

Logica Nebulosa ou Fuzzy Estudo feito por Lotfi Zadeh em 1960 A logica nebulosa é uma ciência que procura sempre uma resposta através dos princípios formais do raciocínio aproximado, modelando os modos imprecisos do raciocínio dos quais um papel fundamental na habilidade humana de tomar decisões. Diferença da logica fuzzy para booleana é a capacidade de se aproximar do mundo real onde não existe somente respostas extremas A logica nebulosa se baseia em logica verdadeiro e falso, Três…

nos setores de varejo e de bancos de serviço: Data Warehousing (Armazém de Dados) e Data Mining (Mineração de Dados). 2. Por que utilizar tais ferramentas? Notamos uma redução nos últimos anos dos preços dos terminais de Ponto de Venda (PDV). Tais equipamentos, além de agilizarem a operação de pagamento nos check-outs podem ser utilizados para coleta de informações de vendas. Aliado à redução de preço dos computadores e à redução do custo de armazenagem de dados, o que notamos é…

usadas na implementação da ferramenta, a validação da rede e os resultados obtidos. A rede neural analisa os dados de clientes, e obtém a classificação como “alto risco de inadimplência”, “médio risco de inadimplência” ou “baixo risco de inadimplência”, bem como associa a essa resposta um grau de certeza. A informação obtida pela rede pode ser usada no processo de decisão de crédito a novos clientes, direcionamento de marketing, bem como minimizar a perda de capital de giro em empresas. …

UFF – Universidade Federal Fluminense Centro Tecnológico Instituto de Computação Departamento de Ciência da Computação DATA MINING POR ANTONIO CARLOS DA CUNHA BASTOS Monografia apresentada como requisito para obtenção de grau de especialista do curso de pós-graduação Gerência de Tecnologia em Computação Orientador: Leonardo Cruz da Costa, Msc Niterói - RJ 05 de Abril, 2007 DATA MINIG…

Data Mining HISTÓRICO Década de 60: Coleções de dados, criação de BD Década de 70: Modelos de dados relacionais, implementação de DBMS relacionais Década de 80: RDBMS, modelos avançados de dados (relacional estendido, OO, dedutivo etc.) e DBMS orientados à aplicação (espaciais, científicos, de engenharia etc.). Década de 90: Data mining e data warehousing, bases de dados multimídia, e tecnologia Web KDD E MINERAÇÃO DE DADOS Data Mining – Parte de um processo maior…