Administração de
Sistemas de Informação
Sistemas de Apoio à Decisão
e Agentes Inteligentes
Prof. Afranio Lamy Spolador Jr.
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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
computador a baixo custo;
Surgimento de novas tecnologias a uma grande velocidade;
Acúmulo de dados em uma razão crescente.
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do
Como pode ser utilizado?
DATA
MINING
AQUISIÇÃO
DE
CONHECIMENTO
SISTEMAS
ESPECIALISTAS
SISTEMAS INTELIGENTES PARA APOIO
NA TOMADA DE DECISÕES PODEM USAR:
ALGORITMOS
GENÉTICOS
REDES
NEURAIS
LÓGICA
FUZZY
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CBR
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.
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CONHECIMENTO
INFORMAÇÃO
DADO
Porque utilizar Data Mining






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
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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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As principais tarefas de Data Mining

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
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As principais tarefas de Data Mining (cont.)

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
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
INTERPRETAÇÃO/
AVALIAÇÃO
DATA
MINING
CONHECIMENTO
?
PADRÕES
TRANSFORMAÇÃO
PRÉ-PROCESSAMENTO
DADO
TRANSFORMADO
DADO
PROCESSADO
SELEÇÃO
DADO
ANALISADO
DADOS
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FAYYAD 1996
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):




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:


http://www.freeanswers.com/
http://www.installshield.com/kb
http://www.epson.com.br/suporte/
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
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