A Análise Inteligente de Dados (AID)
aborda a aplicação de todo um conjunto de
algoritmos computacionais que permitem analisar
dados em bruto (e.g. de bases de dados
relacionais), de modo a extrair informação útil
previamente desconhecida. Este campo está
intimamente ligado às áreas da Extracção de
Conhecimento de Bases de Dados, da Mineração
de Dados e da Aprendizagem Automática.
Este livro aborda, essencialmente, técnicas
supervisionadas de aprendizagem ou mineração
de dados. Assim, é dada uma descrição
detalhada de diversos tipos de modelos como
as Árvores de Decisão e Regressão, as Regras
de Classificação e Regressão, Modelos Lineares e Redes Neuronais Artificiais,
bem como de algoritmos para a sua construção a partir de dados. São apresentadas
implementações de todos os algoritmos em Java, bem como diversos
exemplos de aplicação. Por fim, explica-se como se podem avaliar e
comparar algoritmos de AID, dando-se sugestões para a escolha do melhor
algoritmo para cada problema.
Conteúdos
- Introdução e conceitos básicos sobre a Análise Inteligente de
Dados (AID);
- Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada: Árvores de Decisão e
Regressão, Regras de Classificação e Regressão, Modelos Lineares,
Redes Neuronais Artificiais e Máquinas de Vectores de Suporte;
- Aplicações da AID em problemas do mundo real;
- Avaliação e comparação de Algoritmos de AID;
- Tópicos avançados: Conjuntos de Modelos, Sistemas Híbridos, Selecção
de Modelos, Meta-Aprendizagem e Aprendizagem Dinâmica;
- Implementação em Java dos algoritmos apresentados.