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1 Exploração GSI :: captura e codificação de conhecimento individual e colectivo para estender a base de conhecimento da organização 1 Baseada em tecnologias de BD OLAP (análise de dados multidimensionais) Data Mining Data Warehouse Outras técnicas para consultar BDs Hipermédia e Web Disponibilizando DB pela Web Baseada em tecnologias de IA Sistemas Especialistas (Periciais) Redes Neuronais Case-based Reasoning CBR Lógica Difusa (Fuzzy) Algoritmos Genéticos Agentes Inteligentes Técnicas Inteligentes Híbridas Computação GRID Admin. RH Operação Proj. Espec. Admin. TI 2 OLAP Bases de dados multidimensionais Data mining ajuda as organizações a capturar o conhecimento desconhecido que está residente em grandes bases de dados fornece aos gestores novos instrumentos (insight) para melhorar a performance dos negócios importante ferramenta para gestão da tomada de decisão Data Warehouse é um BD que armazenam dados actuais e históricos de potencial interesse para gestores dispersos pela empresa :: Análise de Dados Multidimensionais i - com OLAP, os usuários devem ter uma boa idéia da informação que estão buscando! Já com Data Mining.. Como fazer as seguintes buscas? Quantas unidades do produto X foi entregue em Novembro de 2005? Compare as vendas do produto X por trimestre e por região de Portugal nos últimos 2 anos? 3 usamos a técnica conhecida como OLAP - Online Analytical Processing OLAP analisa os dados de maneira que os modelos de BD tradicionais não conseguem representar.. BD multi-dimensionais especializadas Ferramentas que criam visões multi-dimensionais de dados em relação à BD 4 parafusos, arruelas, parafusos e porcas :: Data Mining :: Data Mining 5 fornece insights sobre os dados da empresa que não podem ser obtidos por OLAP os modelos e regras podem ser usados para guiar a tomada de decisão prevendo os efeitos destas decisões por exemplo: analisando as facturas dum supermercado pode-se descobrir que quando compramos polvo, em 45% dos casos também compramos azeite Mas, quando o polvo está em promoção, compramos azeite em 65% dos casos pensando em fazer polvo à lagareiro, talvez ;) 6 Tipos de informações obtidas em um Data Mining: Associação polvo ~ azeite Sequência quem compra casa quer frigorífico (máximo um mês depois), etc Classificação identificando características de clientes prestes a anular cartão de crédito Descoberta de Nichos (Clustering) descobrindo relações de clientes baseados na demografia e seus investimentos pessoais Previsão (Forecasting) estimando o valor futuro de variáveis contínuas como as vendas 1

2 :: Data Mining Casos de Sucesso :: Data Warehouse 7 8 sistemas legados (hierárquicos, etc.), DBMS OO ou relacionais, sistemas baseados em HTML ou XML, etc. são copiados para dentro da BD de Data Warehouse a cada hora, dia, semana, mês, etc. são padronizados em um modelo de dados comum e consolidados para que possam ser usados para análise de gestão e tomadas de decisão os dados podem ser usados por qualquer pessoa mas não podem ser modificados o Data Warehouse deve ser cuidadosamente projectado tanto por especialistas técnicos como especialistas do negócio Outras Técnicas de Análise :: Hipermédia DB & Web 9 10 Permite aos usuários aceder tópicos em um Web site em qualquer ordem que deseje É uma abordagem para gestão de informação que armazena pedaços de informação na forma de nós que o usuário especifica Os nós podem ser: Textos Gráficos Sons Vídeos Programas executáveis, etc. Outras Técnicas de Análise :: DB Hipermédia & Web Outras Técnicas de Análise :: Disponibilizando DB pela Web

3 o filme Sistemas Especialistas, CBR e Lógica Difusa Usados para captar conhecimento tácito (não falado, arcaico) Redes Neuronais como o Data Mining > descoberta de conhecimento Podem descobrir modelos subliminares, categorias e comportamentos em grandes quantidades de dados Algoritmos Genéticos Geram soluções a problemas muito grandes e complexos aos seres humanos Agentes Inteligentes Automatizam tarefas rotineiras para ajudar organizações a pesquisar e filtrar informações :: Sistemas Especialistas Captam o conhecimento tácito num domínio bastante específico e limitado de uma especialidade humana Capturam o conhecimento de empregados habilidosos na forma de um conjunto de regras Executam tarefas que podem ser feitas em poucos minutos, tais como Diagnósticos de erros em máquinas (motores, alinhamento de pneus, etc.) Determinação de crédito para um empréstimo Tomadas de Decisão altamente estruturadas problemas que não podem ser resolvidos por especialistas humanos em 15um período curto de tempo, também serão demasiado difíceis a um SE 16 :: CBR Case-Based Reasoning (raciocínio) 17 CBR capturam conhecimento organizacional enquanto os SE capturam o conhecimento individual Descrições de experiências individuais passadas representadas como casos são armazenadas em uma BD para uma recuperação futura para quando o usuário encontrar um caso com parâmetros similares soluções sem sucesso também são adicionadas à BD de casos encontramos CBR em Sistemas de Diagnósticos em Medicina Sistemas de Suporte a Clientes 18 3

4 :: Sistemas de Lógica Difusa (Fuzzy) u a maioria das pessoas não pensam em termos das regras IF-THEN ou números precisos nós tendemos a categorizar coisas imprecisamente Homem forte, mulher inteligente, empresa grande, dia frio.. Lógica Fuzzy é uma tecnologia baseada em regra que pode representar tais imprecisões criando regras que usa aproximações ou valores subjectivos 19 assim, usando Lógica Difusa, as organizações podem criar SI que capturam o conhecimento tácito onde existe ambiguidades linguística 20 :: Redes Neuronais Descobrem o conhecimento usando hw e sw para emular os modelos de processamento do cérebro aprendem modelos em grandes quantidades de dados Buscando por relacionamentos Separando o joio do trigo Construindo modelos e corrigindo os erros do modelo ciclicamente Possui uma rede de nós de processamento e detecção que interagem continuamente entre uns e outros Nós treinamos a rede alimentando-a com um conjunto de dados nos quais os 21inputs produzem um conjunto de resultados ou conclusões conhecidas 22 O computador aprende a solução correcta através dos exemplos Renda 4000, Débitos 800, Idade 33, Pagamentos - em dia Então, a rede neuronal aprende que > bom risco de crédito! Quando o computador é alimentado com mais dados cada caso será comparado com a saída conhecida.. Se difere, uma correção é calculada e aplicada aos nós na camada escondida até uma condição (correção < x, por exemplo) ser alcançada Na maioria das aplicações, as RN são usadas para auxiliar as decisões humanas ao invés de substitui-las! :: Redes Neuronais Existem aplicações de RN emergentes em Medicina, Ciência e Negócios para resolver problemas de classificação de modelos, previsões, análise financeira, controle e optimização Exemplo VISA Internacional usa redes neurais para detectar fraudes monitoriza todas transacções para detectar mudanças repentinas nos modelos de compras dos donos de cartões Diferente de Sistemas Especialistas (que possui explicações para suas soluções), as RN nem sempre podem explicar porque chegaram a uma solução! Também não pode garantir chegar à mesma solução com a entrada dos 23 mesmos dados ou garantir que encontrou a melhor solução! 24 técnica de programação que imita a evolução biológica como estratégia para resolver problemas :: Algoritmos Genéticos (ou Computação Adaptativa) (é da família de algoritmos evolutivos) são usados para encontrar a solução óptima para um problema específico examinando-se uma grande quantidade de soluções possíveis as técnicas de solução dos problemas são conceptualmente baseadas nos métodos que os organismos vivos usam para adaptarem-se em seus ambientes promove a evolução de soluções para problemas particulares controlando a > geração > variação > adaptação e seleção de possíveis soluções usando processos baseados em genética Aptidão > Seleção > Reprodução > Mutação 4

5 Custo computacional elevado devido ao grande número de variáveis (populações elevadas) e ao alto número de gerações para a cobertura do espaço de soluções 25 A população inicial é gerada Atribuindo-se aleatoriamente valores aos genes de cada cromossomo A aptidão bruta de um indivíduo da população é medida por uma função de erro Critérios de parada do algoritmo Aptidão do melhor indivíduo + limitação do número de gerações Erro abaixo de um valor especificado pelo projetista para um determinado parâmetro 26 representa informações como strings de 0s e 1s uma possível solução pode ser representada por uma grande string destes dígitos Os algoritmos genéticos fornecem métodos para pesquisar todas possíveis combinações de dígitos para identificar a string certa que representa a melhor estrutura possível para a solução do problema :: Algoritmos Genéticos (ou Computação Adaptativa) Exemplos: deletar junk mail, agendar apontamentos, encontrar vôo + barato entre várias companhias, encontrar conferencias, etc. :: Agentes Inteligentes 27 Indicado para problemas de Minimização de custos, maximização de lucros, agendas eficientes, uso eficiente de recursos, etc. Em problemas muito dinâmicos e complexos, envolvendo cetenas ou milhares de variáveis ou fórmulas os AG podem expedir uma solução porque eles podem avaliar muitas soluções diferentes rapidamente para encontrar a melhor Melhor caminho, aplicações de GPS, etc.. Exemplos General Electric em motores a jacto, cada mudança no projecto requer mudança em 100 variáveis 28 são programas de sw que trabalham em background sem a intervenção humana Trata de tarefas específicas, repetitivas e previsíveis para um usuário individual um processo de negócio ou uma aplicação de sw Utilizam uma base de conhecimento limitada Podem ser usados para tomar decisões baseadas nas preferencias dos usuários :: Sistemas Híbridos 29 Economiza $300 milhões por ano Com um investimento total de menos de $3 milhões Descobriu que Podia despachar caminhões sem estarem cheios Menos gastos com combustíveis e com o tempo dos motoristas entre outros.. 30 Podemos integrar numa única aplicação Algoritmos Genéticos Lógica Fuzzy Redes Neuronais e Sistemas Especialistas para colher vantagens das melhores características destas tecnologias Japão Electrodomésticos Mitsubishi, Sanyo, etc. Matsushita (Panasonic) Máquina de lavar Neurofuzzy, etc 5

6 Técnicas Inteligentes baseadas em SD :: Computação GRID 31 Envolve a conexão de computadores remotos geograficamente em uma única rede para criar um super-computador virtual Combinando o poder computacional de todos o computadores no GRID (grade) Usamos um computador apenas 25% do tempo Podemos utilizar o tempo morto em projectos humanitários transnacionais, Colmeia, etc. conexões com alta largura de banda tornaram possíveis a Computação GRID 6

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