Redes Neurais na Mineração de Dados

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UNIVERSIDADE ANHEMBI MORUMBI
TIAGO HENRIQUE PIRES CORREA
ATIVIDADE DA DISCIPLINA DE MINERAÇÃO DE DADOS, MINISTRADA PELA PROFª. EDER COSTA CASSETTARI, NO CURSO DE ESTATISTICA/ ANHEMBI MORUNBI.
BEBEDOURO – SP
2021
SUMÁRIO
1 ATIVIDADE 1	2
1.1	Redes Neurais	2
1.2	Mineração de dados e Redes Neurais	3
1.3	Aplicação das Redes neurais:	4
1 ATIVIDADE 1
Nesta unidade foi dado um esboço sobre a mineração de dados, e os passos a serem seguidos na descoberta de conhecimento da base de dados (KDD). Percebemos a importância do pré-processamento dos dados, centrando os esforços no objetivo principal, que vem a ser definido como regra de negócio pelos especialistas no domínio do problema, para que o modelo de conhecimento atenda a todos os requisitos formulados e permita sua filtragem em modelos semelhantes, formando assim redes de aprendizado de máquina.
Com base nos conhecimentos adquiridos, cite como os algoritmos genéticos e as redes neurais vêm a somar à estruturação da mineração de dados e como eles pode minimizar processos com objetivos semelhantes aos modelos de conhecimento já criados, formando uma rede de aprendizagem.
1.1 Redes Neurais
O cérebro humano processa informações complexas de uma forma diferente dos computadores convencionais, o cérebro e seus neurônios podem ser expressados como um computador, sendo um sistema de processamento de informações, porem ele é altamente complexo com uma estrutura que não possui um único sentido, mas sim inúmeras direções e rumos, o que desencadeia diversos finais. 
As redes neurais são sistemas de computação que possui ligações funcionando como os neurônios do cérebro que humano, sendo assim elas consistem em um modo analisar e apresentar a solução de problemas, através de um computador que tenha circuitos parecidos com os neurônios cerebrais que possua um comportamento inteligente, capaz de aprender novas tarefas, errando, fazendo generalizações e descobertas. Da mesma forma, estes circuitos neurais artificiais poderão se auto organizar, quando apresentados a ambientes diversos, criando suas próprias representações internas e apresentar comportamentos imprevisíveis.
O sistema de redes neurais utiliza algoritmos que podem reconhecer padrões dentro de um bloco de dados, onde estes são tratados modelados, trabalhando eles e com o tempo poder aprender e aplicar melhorias. As redes neurais também são desenvolvidas para auxiliar os seres humanos na tratativa de resoluções de problemas complexos em diversas situações da realidade. As redes neurais podem:
· Aprender remodelar relações entre entradas e saídas de dados que são não-lineares e complexas;
· Realizar generalizações e inferências;
· Analisar as relações dos dados identificando padrões, e revelar infeções ocultas;
· Modelar dados altamente voláteis (como dados de séries temporais financeiras) e variâncias necessárias para prever eventos raros (como detecção de fraudes);
· Como resultado, as redes neurais podem melhorar processos de decisão em diversas áreas. 
· Oferecer suporte às mais diversas tarefas, incluindo visão computacional, reconhecimento de fala, tradução de máquina, filtragem de redes sociais, jogos de tabuleiro ou videogame e diagnósticos médicos, tomada de decisões.
1.2 Mineração de dados e Redes Neurais
A mineração de dados tem como objetivo extrair o valor dos dados, utilizáveis ​​de um conjunto maior de dados brutos, Isso implica na análise de padrões de dados em grandes lotes usando um ou mais softwares, desta forma as redes neurais auxiliam dentro da mineção, atraves do tratamento de dados complexos trazendo analises e rezultados atraves de aplicação dos algoritimos, ele reconhece padrões dentro de um bloco de dados, onde estes são tratados modelados obtendo resultados que auxiliam em tomadas de decisões. Dentro deste contexto a rede neural pode transformar dados não estruturados em dados estruturados onde o BI, business intelligence, pode utilizar como fonte para prever de forma mais acertiva o desempenho no futuro e através da análise de dados presentes e passados, as soluções de BI rastreiam tendências e apresenta como estas estarão com o passar do tempo auxiliando em tomadas de decisões.
1.3 Aplicação das Redes neurais:
Cito situações e atividades que evoluíram através desses processos artificiais criados a partida análise das redes neurais:
· Detecção de fraude em cartões de crédito e assistência médica; 
· Otimização de logística para redes de transporte; 
· Reconhecimento de caracteres e de voz, também conhecido como processamento de linguagem natural; 
· Diagnósticos médicos;
· Marketing direcionado; 
· Predições financeiras de ações de mercado, moeda, opções, futuros, falência e classificação de títulos; 
· Sistemas de controle robóticos; 
· Previsão de carga elétrica e demanda de energia; 
· Controle de qualidade e de processos; 
· Identificação de compostos químicos; 
· Avaliação do ecossistema; 
· Visão computacional para interpretar fotos e vídeos não-tratados (por exemplo, na obtenção de imagens médicas, robótica e reconhecimento facial).
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