Slide 01_Aprendizagem de Máquinas e Mineração de Dados II_vILFM

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01Aula
Aprendizagem de Máquina e 
Mineração de Dados II
Revisão da Disciplina de Aprendizagem de Máquina e 
Mineração de Dados I
Priscila Louise Leyser Santin
MINERAÇÃO DE DADOS
• Etapa do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados – DCBD
 KDD - knowledge-discovery in databases
• Utiliza algoritmos de mineração de dados para extrair padrões classificados como 
conhecimento
• Com isso, quanto maior o conhecimento adquirido melhor é o aproveitamento da 
informação
DESCOBERTA DO CONHECIMENTO
DESCOBERTA DO CONHECIMENTO
OBJETIVOS DA DESCOBERTA DO CONHECIMENTO
Descrição
• Concentra-se em encontrar padrões que descrevam os dados de forma 
compreensível para o usuário
Predição
• Envolve usar valores conhecidos de variáveis para predizer o valor desconhecido 
ou futuro de variáveis de interesse
ETAPAS DO PROCESSO DE DCBD – KDD
CLASSIFICAÇÃO
• Técnica mais utilizada na mineração
• Sua função é determinar com que grupo de entidades, já classificadas 
anteriormente, esse objeto apresenta mais semelhança
Exemplos de Utilização
 Predizer se um tumor é benigno ou maligno
 Classificar transações de cartões de crédito como legítimas ou fraudulentas
 Previsão de tempo
 Previsão de esportes
AGRUPAMENTO
• Dado um conjunto de dados, tentar agrupá-los
 Elementos de cada grupo sejam mais parecidos entre si do que parecidos com 
os elementos dos outros grupos
 Agrupar os iguais (ou quase iguais) juntos num mesmo grupo e os desiguais 
em grupos distintos
• Também chamado de clustering
• Tarefa de classificação não supervisionada
 As classes não são predefinidas
ASSOCIAÇÃO
• Dado um conjunto de transações, encontrar regras para a predição da ocorrência de 
itens baseados na ocorrência de outros itens na transação
Exemplo:
{fraldas} → {cerveja}
{leite, pão} → {ovos, coca}
{cerveja, pão} → {leite}
TID Itens 
próxima aula.....
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