Uso De Agentes Inteligentes No Processo De Descoberta de Conhecimento Em Base De Dados – Part 3/3

Nesta ultima parte do artigo encerro falando sobre a mineração de dados, e a fase de transformação, ao final segue uma vasta bibliografia que poderá auxiliar os leitores a se aprofundarem mais no assunto alem do link para download da versão oficial desse artigo.

Mineração de dados

A mineração de dados (MD) mais conhecida como Data Mining (DM) é a etapa do processo de KDD que consiste em aplicar técnicas para analise de dados e algoritmos de descobertas onde dentro de tempos aceitáveis produzam um enumerado de padrões (ou modelos) úteis sobre os dados analisado. Quanto aos tipos de descobertas que um processo de DM pode oferecer, existem diversas pesquisas para realizar associação, classificação, clusterização (e outros) sobre os dados.

Os Agentes Inteligentes podem buscar informações baseado no perfil determinado pelo usuário e nas instruções fornecidas por ele. Tendo como ambiente os dados a serem analisados poderá utilizar de seus mecanismos de sensoriamento e atuação para sensoriar a massa de dados disponível, a procura de conhecimento e atuar classificando tais informações obtidas como possíveis padrões úteis. Em forma de sociedade esses Agentes podem balancear recursos para executar repetidas iterações de um determinado algoritmo com o objetivo de extrair padrões dos dados com maior eficiência.

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Uso De Agentes Inteligentes No Processo De
Descoberta de Conhecimento Em Base De Dados

Em continuação a primeira parte desse artigo agora iremos falar como ocorre o processo de Definição e Compreensão do Domínio e como pode funcionar o processo de Seleção e Transformação dos dados apoiada por Agentes.

Definição e Compreensão do Domínio

A definição e compreensão do domínio da aplicação na maioria dos casos é a etapa inicial do processo de KDD. Consiste no entendimento dos limites e escopo da aplicação de onde será retirado o conhecimento necessário para a tomada de decisão, serão identificados os requisitos para a escolha do tipo de conhecimento a descobrir (associação, clusterização entre outros), os problemas importantes a serem solucionado, o objetivo do usuário, e incorporado os conhecimentos já conhecidos.

Em alguns casos no período de execução dessa etapa já é pré-existente um repositório de dados como um Data Warehouse, em outras, as decisões tomadas nessa fase irão gerar o repositório necessário para a analise, como os Data Mart.

Essa etapa é executada por Agentes Humanos geralmente Especialistas do Domínio daquela aplicação, pessoas com sólidos conhecimentos sobre o tema foco onde será aplicado o Data Mining. Pode ser realizada em conjunto com Engenheiros do Conhecimento {ref:danielroy} que poderá auxiliar na transferências das inferências do especialista em regras.

Após o domínio da aplicação ter sido entendido será dado inicio a seleção de dados como veremos a seguir.
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Uso De Agentes Inteligentes No Processo De
Descoberta de Conhecimento Em Base De Dados

Este artigo compreende na primeira parte de um total de três onde pretendo despertar no leitor a curiosidade do uso de Agentes Inteligentes nas mais diversas situações principalmente no processo de descoberta de conhecimento de base de dados. Para quem ainda não esta familiarizado com o assunto Agentes, vale apena fazer uma rápida pesquisa e saber mais sobre essa tecnologia que tem crescido de forma rápida nos últimos anos principalmente devido ao avanço da telefonia móvel e sua aplicação em inteligência artificial.
Hoje irei fazer uma breve introdução no assunto e explicar o que é SMA e KDD. Manterei as devidas referencias durante o texto com a expressão {ref:nomeChave} pois pretendo ao final da terceira parte deste artigo listar todas elas.

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