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Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina Marcilio Souto DIMAp/UFRN.
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Apresentação em tema: "Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina Marcilio Souto DIMAp/UFRN."— Transcrição da apresentação:
1 Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina Marcilio Souto DIMAp/UFRN
2 O que NÃO é Mineração de Dados ● "An unethical Econometric practice of massaging and manipulating the data to obtain the desired results." (W. S. Brown "Introducting Econometrics") ● "A buzz word for what is known in Machine Learning as Classification, Regression, Association, and Clustering." (An anonymous machine learning skeptic)
3 O que é Mineração de Dados? ● Processo de identificação de padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis embutidos nos dados (Fayyad et al, 1996) – Encontra informações úteis embutidas em GRANDES volumes de dados – Análise de dados e o uso de técnicas de software para encontrar padrões e regularidades em conjuntos de dados – O computador é responsável por encontrar os padrões por meio da identificação de regras e características implícitas nos dados – É possível "achar ouro" em lugares inesperados na medida em que o software de mineração de dados extrai padrões antes não discerníveis ou tão obvios que ninguém tinha notado antes – Analogia com a mineração ● Grandes volumes de dados são "peneirados" na tentativa de se encontrar alguma coisa de valor
4 Exemplos ● Qual produto de alta lucratividade venderia mais com a promoção de um item de baixa lucratividade, analisando os dados dos últimos dez anos? ● Quais são os clientes potenciais para praticar fraudes? ● Quais clientes gostariam de comprar o novo produto X? ● Que genes são determinantes para o diagnóstico de um determinado tipo de doença?
5 Descoberta de Conhecimento ● Descoberta de conhecimento ou Knowledge Discovery in Database (KDD) é um outro termo para o processo de Mineração de Dados ● Alguns autores consideram os termos KDD Mineração de Dados referentes a processos distintos – Mineração de Dados seria uma etapa do processo de KDD
6 Mineração de Dados - uma área multidisciplinar ● Banco de Dados ● Estatística ● Computação de Alto-desempenho ● Aprendizado de Máquina ● Visualização ● Matemática
7 Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina ● Grandes conjuntos de dados em Mineração de Dados ● Eficiência do algoritmo é importante ● Escalabilidade do algoritmo é importante ● Dados do mundo real ● Muitos valores faltosos ● Conhecimento do Domínio na forma de restrições de integridade disponível
8 Mineração de Dados e Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) ● Exemplo de um relatório de um SGBD – Vendas dos últimos meses para cada tipo de serviço – Vendas por serviço agrupadas por sexo do cliente ou idade – Lista dos clientes que tiveram suas apólices canceladas ● Perguntas respondidas usando Mineração de Dados – Que características têm os clientes que tiveram suas apólices canceladas e como elas diferem daquelas do cleintes que as renovaram? – Quais clientes que possuem seguros de carro que seriam potenciais clientes para seguros de casa?
9 Data Warehouse ● Data Warehouse: repositório de dados centralizado que contém dados limpos, agregados e consolidados – Extrai dados operacionias históricos – Supera inconsistências entre diferentes formatos de dados – Incorpora informações adicionais ou de especialistas
10 On-line Analytical Processing (OLAP) ● Multi-Dimensional Data Model (Data Cube) ● Operações – Roll-up – Drill-down – Slice and dice – Rotate
11 Multidimensional Data ● Sales volume as a function of product, month, and region Product Region Month Dimensions: Product, Location, Time Hierarchical summarization paths Industry Region Year Category Country Quarter Product City Month Week Office Day
12 Objetivos da Mineração de Dados ● Atividades Preditivas: Classificação e Regressão – Sistemas de mineração de Dados aprendem a partir de exemplos como particionar ou classificar os dados (p. ex., gerando regras de classificação) – Exemplo - base de dados de clientes de um banco ● Pergunta: Um novo cliente solicitando um empréstimo é um bom ou mau investimento? ● Regra típica formulada: – Se STATUS = cassado e RENDA > 2000 e PROPRIETARIO- IMÓVEL = sim então TIPO-DE-INVESTIMENTO = bom
13 Objetivos da Mineração de Dados ● Atividades Descritivas: Associação, Clustering, Sumarização – Regras de Associação ● Regras que associam um atributo de uma relação a outro ● Abordagens orientadas a conjuntos são os meios mais eficientes para a descobertas de tais regras ● Exemplo - base de dados de um supermercado – 72% de todos os registros que contêm itens A e B também contêm item C – A porcentagem específica de ocorrências é o fator de confiança da regra
14 SGBD, OLAP e Mineração de Dados
15 Estágios do Processo de Mineração de Dados ● Identificação do Problema – Quais são as principais metas do processo? – Quais critérios de desempenho são importantes? – O conhecimento extraído deve ser compreensível a seres humanos ou um modelo tipo caixa-preta é apropriado? – Qual a deve ser a relação entre simplicidade e precisão do conhecimento extraído? ● Pré-processamento – Extração e Integração – Limpeza – Transformação – Seleção e Redução ● Criação de um modelo - Aprendizado de Máquina – Escolha da tarefa - classificação, regressão, associação, clustering,... – Escolha do(s) algoritmo(s) – Aplicação do(s) algoritmo(s) ● Teste do modelo ● Interpretação e avaliação
16 Técnicas de Aprendizado de Máquina ● k-NN ● Naive Bayesian Learning ● Árvores de Decisão ● Regras ● Redes Neurais Artificias ● Support Vector Machines ● Ensembles ● Regras de Associação ● k-means ● Métodos de agrupamento hierárquico
17 Aplicações de Mineração de Dados ● Atribuição de crédito ● Predição no mercado financeiro ● Diagnóstico de falhas em linhas de produção ● Descobertas médicas ● Detecção de fraudes ● Análise de tendências de compra ● Marketing direcionado ●....
18 Bibliografia ● Rezende, S. O. et al. (2003). Mineração de Dados. In Rezende, S. O. (org.) Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações, Capítulo 12, pp. 307- 333. Editora Manole Ltda. ● Witten, I. H. and Frank, E. (1999). Data Mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementations. Chapter 1 - What's it all about?, pp. 1-36.