Prof. Afranio Lamy Spolador Jr.Prof. Afranio Lamy Spolador Jr.afranio@piramideinfo.com.brafranio@piramideinfo.com.br

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Administração deSistemas de Informação

Sistemas de Apoio à Decisão Sistemas de Apoio à Decisão

e Agentes Inteligentese Agentes Inteligentes

Gestão do Conhecimento Parte IVProf. Afranio Lamy Spolador Jr.

Sistema de Apoio à Decisão

Definição: São sistemas mais complexos que permitem total acesso à

base de dados corporativa, modelagem de problemas, simulações e possuem uma interface amigável.

Auxiliam o executivo em todas as fases de tomada de decisão.

Histórico: Nos últimos 10 anos, houve um crescimento em nossa

capacidade de gerar e coletar dados, devido basicamente a três fatores importantes: Grande poder de processamento e armazenamento do

computador a baixo custo; Surgimento de novas tecnologias a uma grande velocidade; Acúmulo de dados em uma razão crescente.

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Como pode ser utilizado?

SISTEMAS INTELIGENTES PARA APOIOSISTEMAS INTELIGENTES PARA APOIONA TOMADA DE DECISÕES PODEM USAR:NA TOMADA DE DECISÕES PODEM USAR:

SISTEMAS INTELIGENTES PARA APOIOSISTEMAS INTELIGENTES PARA APOIONA TOMADA DE DECISÕES PODEM USAR:NA TOMADA DE DECISÕES PODEM USAR:

REDESREDESNEURAISNEURAIS

REDESREDESNEURAISNEURAIS

ALGORITMOSALGORITMOSGENÉTICOSGENÉTICOS

ALGORITMOSALGORITMOSGENÉTICOSGENÉTICOS

LÓGICAFUZZY

LÓGICAFUZZY

DATADATAMININGMINING

DATADATAMININGMINING

CBRCBRCBRCBR

AQUISIÇÃOAQUISIÇÃODEDE

CONHECIMENTOCONHECIMENTO

AQUISIÇÃOAQUISIÇÃODEDE

CONHECIMENTOCONHECIMENTO

SISTEMASESPECIALISTAS

SISTEMASESPECIALISTAS

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Data Mining

Data Mining (DM) é o processo de extrair conhecimento de bases de dados, ou seja, trabalhar com grandes quantidades de informação com o objetivo de extrair significado e descobrir novos conhecimentos.

CONHECIMENTO

INFORMAÇÃO

DADO

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Dado cru é fácil de coletar, caro para analisar.

Métodos: máquina de aprendizado, estatística, bases de dados.

Uma ferramenta para análises de dados. Pode ser usado em combinação com

métodos tradicionais. Grande interesse desde 1989. Sucesso nas aplicações práticas

Porque utilizar Data Mining

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As metas primárias de Data Mining

Previsão envolve a utilização de algumas variáveis - atributos

da base de dados procura prever valores desconhecidos ou futuros de

outras variáveis de interesse

Descrição procura por padrões que descrevem os dados os padrões devem ser interpretáveis por humanos

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Classificação aprendizado de uma função que mapeia — classifica —

um item de dado dentre várias classes pré-definidas utilização no mercado financeiro identificação de objetos de interesse em grandes bases de

dados Regressão

aprendizado de uma função que mapeia um item de dado para uma variável de precisão com valor real previsão da quantidade de biomassa presente em uma

floresta através de medidas capturadas por sensoramento remoto

estimação da probabilidade de morte de um paciente, dado um conjunto de diagnósticos

As principais tarefas de Data Mining

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Agrupamento é uma tarefa descritiva comum o objetivo é identificar um conjunto finito de categorias, ou

agrupamentos, para descrever os dados descoberta de subcategorias de um espectro de medida de

raio infravermelho descoberta de grupos de clientes, considerando o seu

comportamento comercial, em grandes bases de dados

As principais tarefas de Data Mining (cont.)

Ferramentas de Data Mining disponíveis:•C5.0 (Quinlan)•CN2•Clementine (Integral Solution)•Mineset (Silicon Graphics)•Intelligent Miner (IBM)

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Processo KDD (Knowledge Discovery in Database)

Entender o domínio; Preparar o conjunto de dados; Descoberta de padrões (Data Mining); Pós-processamento da descoberta de

padrões; Aplicar os resultados.

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Ciclo KDD

FAYYAD 1996FAYYAD 1996

?

CONHECIMENTO

PADRÕES

DADOTRANSFORMADO

DATA MINING

INTERPRETAÇÃO/AVALIAÇÃO

DADOS

SELEÇÃO

PRÉ-PROCESSAMENTO

DADOANALISADO

DADOPROCESSADO

TRANSFORMAÇÃO

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Conclusões SAD

Várias tecnologias que trabalham com informação ainda necessitam ser pesquisadas.

Os Sistemas Inteligentes de Apoio à Tomada de Decisão são fundamentais para auxiliar os executivos, embora a decisão final seja deles.

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Sistemas Inteligentes

NLP (natural language processing): http://www.freeanswers.com/ http://www.installshield.com/kb http://www.epson.com.br/suporte/

Reconhecimento da Voz: IBM Via Voice http://www.tellme.com http://www.telsurf.com http://www.heyanita.com Case American Express (reserva de vôos)

Redes Neurais: Processamento em paralelo; Verificação de assinaturas; Verificação de Fraudes;

CBR (Case Bases Reasoning): Raciocínio baseado em casos. Agentes Inteligentes

http://www.ai.mit.edu

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Exemplos