Capítulo 10: Construindo SAD orientado a conhecimento e mineração de dados.
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Capítulo 10: Construindo SAD orientado a conhecimento e mineração de dados
SAD Orientado a Conhecimento Alguns nomes usados: SAD orientado a
conhecimento, SAD de recomendação, SAD baseado em regras, SAD Inteligente – todos fazem uso de tecnologias de inteligência artificial
Oferecem bom potencial par tomadores de decisão de negócios
SAD orientado a conhecimento e Sistemas Especialistas Três componentes
Conhecimento de sintomas e indicadores relacionados a um domínio particular
Entendimento de relações entre sintomas, problemas e soluções num dado domínio
Conhecimento ou métodos para solução de alguns dos problemas
Busca-se o raciocínio por trás de uma conclusão
Mineração de Dados e Descoberta de Conhecimento Auxilia as empresas a descobrir o
conhecimento escondido nas relações e padrões existentes nos dados Ajudam as empresar a alcançar vantagens
competitivas em seus negócios Descoberta de conhecimento é um termo
mais amplo
Vocabulário de IA
Aquisição de conhecimento – extração e formulação de conhecimento derivado de várias fontes, em especial de peritos
Ambiente de desenvolvimento – software para criação e manutenção de bases de conhecimento e máquinas de busca
Máquinas de busca processam regras Especialista no Domínio – pessoa que
domina uma tarefa para qual um sistema é desenvolvido
Base de Conhecimento
Uma coleção de fatos, regras e procedimentos organizados
Descreve elementos do processo com suas características, funções e relacionamentos
Também contém regras sobre ações a implementar como resultados de certos eventos
Características do SAD orientado a conhecimento Apóiam na solução de
problemas Conhecimento é
armazenado na forma de regras ou probabilidades
Usuários precisam deste tipo de SAD quando realizam uma tarefa específica
Este tipo de SAD e os Sistemas Especialistas baseiam suas recomendações no conhecimento de pessoas e auxiliam na execução de tarefas muito específicas
Este tipo de SAD não “pensa”
Componentes de um SAD orientado a conhecimento
SAD orientado a conhecimento vs. SAD orientado a modelo SAD orientado a conhecimento tenta
“pensar” sobre os dados a partir de sua base de regras para resolver o problema
SAD orientado a modelo segue uma seqüência de instruções pré-definidas (um modelo) para responder a mudanças nas entradas
Comparando os dois (SADC e SADM) SADC = Base de Conhecimento + Máquina
de Busca (processador de regras)
SADM = Dados Estruturados + Modelos Quantitativos
Projeto e Desenvolvimento de SADC Envolve um time de desenvolvimento e um
perito no domínio na criação de uma base de conhecimento para um grupo de usuários Waterman propôs uma abordagem largamente
usada: Identificação do domínio Conceitualização Formalização Implementação Teste
Escolhendo um projeto: Teste do telefone É possível um perito resolver um problema e
auxiliar na tomada de decisão usando um telefone para se comunicar com o tomador de decisão?
Faça questões estruturadas e não abertas Sim, é possível usar um telefone para este
fim; como é possível desenvolver um SADC Nenhum desenvolvimento de um SADC será
insatisfatório
Vantagens e Limitações de Regras Regras são de fácil entendimento Explicações são fáceis de prover quando o
conhecimento está armazenado em regras Modificações manutenções são
relativamente fáceis Limitação chave
Muitas vezes o conhecimento mais complexo é difícil de ser representado em regras
Exemplos de SADC
TAXADVISOR Projetado para auxiliar planejamento de
Governos XCON
Foi desenvolvido para configurar os sistemas do VAX11/780
Sistemas Inteligentes de Suporte ao Cliente Projetado pela Compaq para prover diagnósticos
de especialistas e recomendações para usuários com problemas em seus computadores
Fácil de ser visualizado
Mineração de Dados
Prescritivos Podem ser usado para projeções de valores
explícitos, baseados em padrões determinados a partir de resultados conhecidos Exemplos: Usar uma base de clientes que respondem
sempre a ofertas especiais
Descritivos Descrevem padrões para dados existentes e são
geralmente usados para criar subgrupos de interesse, tais como clusters demográficos
Ferramentas de mineração de dados Raciocínio baseado em casos - similaridade Visualização de dados – gráficos Análise Fuzzy – “close” Algoritmos genéticos – otimização Redes Neurais – padrões de aprendizagem
via dados Técnicas de mineração de dados NÃO são
fundamentalmente diferentes de técnicas de análise estatísticas quantitativas
Processo de Mineração de Dados Definido pelo Gartner Group
Selecione e prepare os dados a serem garimpados
Qualifique os dados via clusters e análise de funções
Selecione uma ou mais ferramentas de mineração
Aplique as ferramentas de mineração de dados Aplique a descoberta de conhecimento a um
dado negócio na empresa
Exemplos de Mineração de Dados Análise de Crédito (risco de) Sistema de suporte ao cliente da Siemens Outros (texto base)
Avaliação dos pacotes de desenvolvimento Custo Escalabilidade Segurança Desenvolvimento de
funcionalidades Facilidade de instalação e de
uso
Questões para revisão
O que é uma regra? Quais são as 5 características mais comuns
de SADC e Sistemas Especialistas? O que faz um gerente requerer o apoio de
um SADC? Quais os passos para se fazer mineração de
dados? O que diferencia um SACD de mineração de
dados?
Exercícios (em dupla, do texto base) Find an example of a Knowledge-Driven DSS at a Web site. Most
applications can be deployed on the Internet. The sites listed below have some KDSS examples that can be viewed on the Web.
http://www.dol.gov:/elaws Elaws -- The Department of Labor has developed an interactive compliance assistance tool using MultiLogic's software. Elaws is comprised of individual advisors designed to help users understand their rights as employees and employers.
http://www.osha.gov/ OSHA Confined Spaces Advisor. -- OSHA used MultiLogic's software to create their Confined Space Advisor. This expert system provides guidance to help employers protect workers from the hazards of entry into permit-required confined areas.
Software developers use expert system shells to create expert systems and Knowledge-Driven DSS. Most shells are commercial software packages, but some shells are available as shareware or freeware. Find an expert system shell at a Web site.