APRENDIZAGEM DE MÁQUINA E MINERAÇÃO DE DADOS

avaliação de métodos de aprendizagem

Autores

  • Lucas Oukus Corcovia Faculdade de Tecnologia de Taquaritinga (FATEC) – SP – Brasil
  • Renato Santos Alves Faculdade de Tecnologia de Taquaritinga (FATEC) – SP – Brasil

Palavras-chave:

Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Inteligência Artificial

Resumo

Pode se conceituar mineração de dados o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, já o aprendizado de máquina é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Portanto, o objetivo deste artigo é apresentar conceitos da mineração de dados e suas fases, mostrar abordagens e técnicas de aprendizado de máquina, esclarecer os principais algoritmos de classificação e agrupamento e demostrar aplicações práticas. A metodologia do trabalho consiste em levantamento bibliográfico, utilização de conjuntos de dados e operação de softwares para testes. Como resultado serão feitos experimentos utilizando conjuntos de dados, a fim de identificar as diferenças dos algoritmos estudados abordando aspectos como viés indutivo e sensibilidade a ruído.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Metrics

Carregando Métricas ...

Referências

FONSECA, F. C. S.; BELTRAME, W. A. R. Aplicações Práticas dos Algoritmos de Clusterização K-means e Bisecting K-means. UFES, Vitória, 2010. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/327121358>. Acesso em: 07 fev. 2019.

J K Patham and O L Masoom. Influence of prior knowledge on concept acquisition: experimental and computational results, volume 17. 12 1988.

K. Bache and M. Lichman. UCI machine learning repository, 2013.

Mark Hall, Eibe Frank, Geoffrey Holmes, Bernhard Pfahringer, Peter Reutemann, and Ian H.Witten. The weka data mining software: An update. SIGKDD Explor.
Newsl., 11(1):10–18, November 2009.

MONARD, M.C. et al. Uma introdução ao aprendizado simbólico de máquina por exemplos. São Carlos: ICMSC-USP, outubro 1997, 2007.

Pimentel, E.P; França, V. F.; Omar, N. A identificação de grupos de aprendizes no ensino presencial utilizando técnicas de clusterização. In Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, Rio de Janeiro, RJ. SBC, 2003.

Piotr Kulczycki and Malgorzata Charytanowicz. A complete gradient clustering algorithm. In Proceedings of the Third International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence - Volume Part III, AICI’11, pages 497–504, Berlin, Heidelberg, 2011. Springer-Verlag.

Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork. Pattern Classification (2Nd Edition). Wiley- Interscience, 2000.

Thomas M. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, Inc., New York, NY, USA, 1 edition, 1997.

Usama Fayyad, Gregory Piatetskyshapiro, and Padhraic Smyth. From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, 17:37–54, 1996.

Publicado

30/06/2019

Como Citar

CORCOVIA, L. O.; ALVES, R. S. APRENDIZAGEM DE MÁQUINA E MINERAÇÃO DE DADOS: avaliação de métodos de aprendizagem. Revista Interface Tecnológica, [S. l.], v. 16, n. 1, p. 90-101, 2019. Disponível em: https://revista.fatectq.edu.br/index.php/interfacetecnologica/article/view/562. Acesso em: 24 out. 2020.

Edição

Seção

Tecnologia em Informática