INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA DIVISÃO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA LABORATÓRIO DE GUERRA ELETRÔNICA

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1 INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA DIVISÃO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA LABORATÓRIO DE GUERRA ELETRÔNICA CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM ANÁLISE DE AMBIENTE ELETROMAGNÉTICO CEAAE /2008 DISCIPLINA EE-09: Inteligência Artificial PROFESSOR: Doutor Cunha RELATÓRIO DE MINERAÇÃO DE DADOS 1º Ten Av Eliseu Zednik Ferreira Publicado em: 20/agosto/2008 em

2 1 INTRODUÇÃO 1.1 O CONCEITO A mineração de dados é uma novidade da Ciência da Computação, definida como sendo Extração de Conhecimento de Base de Dados é o processo de identificação de padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis embutidos nos dados. Com a geração e a divulgação de um volume cada vez maior de informação em diversas disciplinas, a mineração de dados tornou-se uma ferramenta valiosa para explorá-lo e obter o conhecimento. Sua aplicação prática destaca-se no combate ao terrorismo, na monitoração e proteção de áreas estratégicas, na detecção de ataques a rede mundial de computadores e no auxílio à implementação de contra-medidas e na Medicina. 2 DESEVOLVIMENTO 2.1 DETALHAMENTO DO CONCEITO: Mineração de Dados é uma área multidisciplinar que incorpora técnicas utilizadas em diversas áreas como Inteligência Artificial, especialmente Aprendizado de Máquina(AM), Base de Dados e Estatística. Para compreender melhor a definição supracitada no item 1.1, deve-se olhar individualmente cada componente da mesma: - Dados: Conjunto de fatos ou casos em um repositório de dados. Por exemplo, os dados correspondem aos valores dos campos de um registro de vendas em uma Base de Dados qualquer; - Padrões: Denota alguma abstração de um subconjunto dos dados em alguma linguagem descritiva de conceitos; - Processo A Extração de Conhecimento de Base de Dados envolve diversas etapas como a preparação dos dados, busca por padrões e avaliação do conhecimento; -Válidos Os padrões descobertos devem possuir algum grau de certeza, ou seja, devem satisfazer funções ou limiares que garantam que os exemplos cobertos e os casos relacionados ao padrão encontrado sejam aceitáveis; - Novos: Um padrão encontrado deve fornecer novas informações sobre os dados. O grau de novidade serve para determinar quão novo ou inédito é um padrão. Pode ser medido por meio de comparações entre as mudanças ocorridas nos dados ou no conhecimento anterior; - Úteis: Os padrões descobertos devem ser incorporados para serem utilizados; - Compreensíveis: Um dos objetivos de realizar MD é encontrar padrões descritos em alguma linguagem que pode ser compreendida pelos usuários permitindo uma análise mais profunda dos dados; - Conhecimento: O conhecimento é definido em termos dependentes do domínio, relacionados fortemente com medidas de utilidade, originalidade e compreensão. 2.2 NÍVEIS DE INFORMAÇÃO (PIRÂMIDE) E DATA WAREHOUSE: O dado é um elemento puro, quantificável sobre um determinado evento. É fato, número, texto ou qualquer mídia que possa ser processada pelo computador. A informação é o dado analisado e contextualizado. Envolve a interpretação de um conjunto de dados. Por exemplo, a análise de pontos de equilíbrio no mercado pode fornecer informação acerca de quais produtos estão sendo vendidos e a freqüência de

3 tais operações. Enquanto que a informação é descritiva, o conhecimento é utilizado fundamentalmente para fornecer uma base de previsão com um determinado grau de certeza. O conhecimento refere-se à habilidade de criar um modelo mental que descreva o objeto e indique as ações a implementar e as decisões a tomar. Uma decisão é o uso explícito de um conhecimento. Data Warehousing é um processo para montar e gerenciar repositórios de dados a partir de várias fontes com o propósito de ter uma visão detalhada e singular de parte ou do todo de um negócio. O produto principal obtido de um projeto de Data Warehousing é o seu Data Warehouse (DW). A realização de Data Warehousing é considerada um dos primeiros passos para tornar factível a análise de grande quantidade de dados no apoio ao processo decisório. O objetivo básico é criar um repositório, conhecido por Data Warehouse, que contenha dados limpos, agregados e consolidados podendo ser analisados por ferramentas OLAP (On-Line Analytical Processing). 2.3 OBJETIVO DA MINERAÇÃO DE DADOS/ ATUAÇÃO NO PROCESSO DECISÓRIO No negócio ou na guerra, pode-se utilizar de variadas fontes de informação para definir estratégias de competitividade, mas existe uma grande problemática: uma grande quantidade de dados está disponível, provocando muitas dificuldades na extração de informações a partir deles e a enorme quantidade de informações dificulta o processo de tomada de decisão na medida em que a gerência ou estado-maior se sente impotente no processo de recuperação e análise. Geralmente, as informações vitais para tomadas de decisões estratégicas estão escondidas em milhares de tabelas e arquivos, em uma organização inadequada para o estabelecimento de decisões. Assim, o processo de Extração de Conhecimento de Bases de Dados tem o objetivo de encontrar conhecimento a partir deste conjunto de dados para ser utilizado em um processo decisório. Portanto, um requisito importante é que esse conhecimento descoberto seja compreensível a humanos, além de útil e interessante para os usuários finais do processo, que geralmente são tomadores de decisão, de forma que ele forneça um suporte a esses usuários no processo de decisório. 2.4 UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS A Mineração de Dados vale-se de diversos algoritmos ( conjunto de regras necessárias para resolução de um problema ou cálculo, muitos deles desenvolvidos recentemente) que processam os dados e encontram os "padrões válidos, novos e valiosos". Embora os algoritmos atuais sejam capazes de descobrir padrões "válidos e novos", ainda não temos uma solução eficaz para determinar padrões valiosos. Por essa razão, Data Mining ainda requer uma interação muito forte com analistas humanos, que são, em última instância, os principais responsáveis pela determinação do valor dos padrões encontrados. Além disso, a condução (direcionamento) da exploração de dados é também tarefa fundamentalmente confiada a analistas humanos, um aspecto que não pode ser desprezado em nenhum projeto que queira ser bem sucedido.

4 2.5 LOCALIZANDO PADRÕES Para extrair certos padrões de dados brutos, o processo de Mineração de Dados utiliza algumas técnicas, por exemplo pela indução com o objetivo de tentar obter alguma expressão genérica para a seguinte sequência: - Passo 1: A primeira etapa é perceber que existe uma sequência de letras que se repete bastante. Encontra-se as sequências "AB" e "ABC" e observa-ses que elas ocorrem com frequência superior à das outras sequências. - Passo 2: Verifica-se que ABC e AB segmentam o padrão original em diversas unidades independentes: "ABCXY","ABCZK","ABDKC","ABCTU","ABEWL","ABCWO". - Passo 3: Faz-se agora induções, que geram algumas representações genéricas dessas unidades:"abc??" "ABD??" "ABE??" e "AB???",onde '?' representa qualquer letra. No final desse processo, toda a sequência original foi substituída por regras genéricas indutivas5 que simplificou (reduziu) a informação original a algumas expressões simples. Exemplo Prático: Uma dessas expressões diz que toda vez que se encontra a sequência "AB", pode-se inferir que se vai encontrar mais três caracteres e isto completaria um "padrão". A -> Aquisição de pão; B -> Aquisição de leite; C -> Aquisição de leite desnatado AB-> quer dizer que toda vez que alguém comprou pão, também comprou leite (descoberta de um padrão) -> colocar "leite" e "pão" mais próximos um do outro em um supermercado, pois assim se estaria facilitando a aquisição conjunta desses dois produtos. Continuando: X -> manteiga se sal; Z -> manteiga com sal; T -> margarina. Unificando para tentar unificar todas essas letras através de umúnico conceito, uma idéia que resuma uma característica essencial de todos esses itens: V -> "manteiga/margarina", ou "coisas que se passa no pão". Assim, substitui-se uma série de valores similares por um só nome e perde-se um pouco das características dos dados originais. Essa perda de informação é fundamental na indução e é um dos fatores que permite o aparecimento de padrões mais gerais. Outras técnicas possíveis: Regras Caracterizadoras, Regras Discriminantes, Regras Associativas e Regras de Evolução Temporal. 2.6 APLICAÇÃO NA GUERRA ELETRÔNICA Esta Guerra da Informação travada no domínio do espectro eletromagnético obtém dados e informações a partir das emissões eletromagnéticas de interesse utilizadas pelo oponente. Neste campo fértil e complexo de informações, a mineração de dados extrai os padrões que servirão de suporte ao processo decisório, agilizando e facilitando as ações. Esta tecnologia poderia ser utilizada na Proteção da Amazônia Brasileira.

5 2.7 OUTRAS APLICAÇÕES Na Medicina, a mineração de dados cria ferramentas médicas de forte impacto na prestação de serviços de saúde, proporcionando melhorias no diagnóstico de doenças e reduzindo a pressão de tempo sobre médicos. A mineração está sendo usada também na detecção dos ataques à rede de computadores mundial e na implementação de contramedidas a estes atos. 3 CONCLUSÃO A mineração de dados é uma subárea da Inteligência Artificial. Na verdade, o termo KDD (Knowledge Discovery in Databases) se confunde com Data Mining, porém é um processo que engloba a mineração. Portanto, Data Mining seria apenas um dos passos necessários ao processo todo de obter o conhecimento. Descobrir padrões em volumes de dados tornou-se uma ferramenta estratégica trazendo diversos benefícios, porém a privacidade ficou ameaçada, pois ficou ainda mais fácil e rápido investigar em um banco de dados o que realmente se interessa e utilizar este conhecimento para diversos fins. 4 BIBLIOGRAFIA htpp://usuários.upf.br Anais do Infoimagem 2002, Cenadem, Novembro Princípios Essenciais do Data Mining Fayyad, Piatetsky-Shapiro, & Smyth, 1996a Htpp://

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