Material Exclsuivo -Mineração de dados e Cia Parte 9

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____________________________________PROF WASHINGTON_____________________________INFORMÁTICA 
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AUTORIA: PROF. WASHINGTON LUIS – INFORMÁTICA PARA CONCURSOS – wasfloripa@hotmail.com 
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MATERIAL EXCLUSIVO PD 
 
 
METODOS USADOS NA REGRA DE CLASSIFICAÇÃO: 
 
1) REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 
IA – Inteligência Artificial – Saca Alexa da Amazon! 
Ou quem sabe o Google Assistente ou a moça do 
GPS :D 
 
As redes neurais artificiais são sistemas de computação com 
nós interconectados que funcionam como os neurônios do 
cérebro humano. Usando algoritmos, eles podem reconhecer 
padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-
los, classificá-los e, com o tempo, aprender e melhorar 
continuamente. 
 
Assim como outros métodos de aprendizado de máquina, 
sistemas que aprendem a partir dos dados, redes neurais têm 
sido usadas para resolver uma grande variedade de tarefas 
que são difíceis de resolver utilizando programação baseada 
em regras comuns, incluindo visão 
computacional e reconhecimento de voz. 
 
2) ÁRVORE DE DECISÕES 
 
Arvore de Decisão: É um dos métodos de mineração mais 
utilizados para se obter um determinado resultado com bases 
em testes. Condicionais, utilizando um Fluxograma de modo a 
facilitar o entendimento. O Resultado é chamado de 
Classificação. 
Supondo que o objetivo é decidir se vou Jogar Ténis. Para tal, 
há que ter em conta certos parâmetros do ambiente, como 
o Aspecto do Céu, a Temperatura, a Humidade e o Vento. 
Cada um destes atributos tem vários valores. Por exemplo para 
a temperatura pode estar Ameno, Fresco ou Quente. A 
decisão Sim (ir jogar ténis) ou Não (não ir jogar ténis) é o 
resultado da classificação. 
Para construir a Árvore de Decisão de Jogar Ténis são tidos 
em conta exemplos (dias) passados. 
 
Através destes exemplos é possível construir a seguinte 
árvore de decisão: 
 
 
Portanto com a árvore de decisão pode-se criar algoritmos onde 
o cliente entra com os dados e com base nisso se cria a 
CLASSIFICAÇÃO SIM OU NÃO ou o próprio algoritmo subtrai 
estes dados de um DATAWAREHOUSE para classifica-los 
como por exemplo a liberação de CARTÃO DE CRÉDITO para 
um cliente com base nos dados contidos no DW. 
 
REGRA DA ASSOCIAÇÃO : 
ASSOCIA UM ÍTEM A OUTRO ÍTEM - CESTA DE COMPRAS 
- Análise descritiva 
 
Viu o produto, clicou, recebe mais informações relevantes 
sobre produtos similares. 
 
 
 
As regras de associação são um dos mais importantes tipos de 
conhecimento que podem ser minerados em bases de dados. 
Elas representam padrões de relacionamento entre itens de 
uma base de dados. 
 
Um exemplo muito comum de aplicação das regras de 
associação está na análise de transações de compras, quando 
se examinam padrões de compras dos consumidores para 
descobrir quais produtos o usuário poderá comprar além 
daquele. 
 
Todo mundo já viu isso em funcionamento, certo? Você acessa 
um e-commerce, clica em um produto e, junto com ele, o 
site sugere outros produtos que podem interessa. 
 
SE ELA COMPROU UMA BOLA DE VOLEY ENTÃO IRÁ SE 
INTERESSAR POR REDES. 😊 
 
Através de uma tabela de associações, conseguimos tirar um 
padrão como segue a tabela abaixo, podemos verificar quais 
produtos são mais vendidos e quais o cliente compra junto 
com estes: 
 
Continuamos no próximo material galera! 
Prof. Washington 
mailto:wasfloripa@hotmail.com
https://pt.wikipedia.org/wiki/Vis%C3%A3o_computacional
https://pt.wikipedia.org/wiki/Vis%C3%A3o_computacional
https://pt.wikipedia.org/wiki/Reconhecimento_de_voz