Mineração de dados

Mineração de Dados - Conceitos, Aplicações e Experimentos com Weka
Marcelino Pereira dos Santos Silva1,2
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Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN) BR 110, Km 48, 59610-090, Mossoró, RN, Brasil
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Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) C. Postal 515, 12201-097, São José dos Campos, SP, Brasil [e-mail] Abstract. Tools and techniques employed for automatic and smart analysis of huge data repositories of industries, governments, corporations and scientific institutes are the subjects dealt by the emerging field of Knowledge Discovery in Databases (KDD). Data mining is the KDD step where it's performed the method selection to search patterns in data, followed by the search for interesting patterns in a particular representation and the best parameter tuning of the chosen algorithms. This course will present the fundamentals of data mining, as well some research and application areas of this technology. In order to reach a practical and applied approach, data mining tasks will be performed using Weka, a collection of machine learning algorithms for real data mining tasks. The activities will help to fix concepts shown, allowing the perception of potentialities of this recent and challenging research area. Resumo. As ferramentas e técnicas empregadas para análise automática e inteligente dos imensos repositórios de dados de indústrias, governos, corporações e institutos científicos são os objetos tratados pelo campo emergente da Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Mineração de dados é a etapa em KDD responsável pela seleção dos métodos a serem utilizados para localizar padrões nos dados, seguida da efetiva busca por padrões de interesse numa forma particular de representação, juntamente com a busca pelo melhor ajuste dos parâmetros do algoritmo para a tarefa em questão. Neste minicurso, os fundamentos de mineração de dados serão apresentados, bem como diferentes áreas de