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Inteligência Artificial
Prof. Charles Fortes
Fuzzy Mineração de dados
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Charles Fortes
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Charles FortesLíder Técnico na Empresa Prime Systems. Agilista, apaixonado por desenvolvimento (Web, Desktop, Mobile, o que for), pai, amante do Paintball e do Kenjutsu. MTAC - Microsoft Technical Audience Contributor 100Loop - DotNetRaptors
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Charles Fortes
Líder Técnico na Empresa Prime Systems. Agilista, apaixonado por desenvolvimento (Web, Desktop, Mobile, o que for), pai, amante do Paintball e do Kenjutsu. MTAC - Microsoft Technical Audience Contributor 100Loop - DotNetRaptors
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Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Charles Fortes
Líder Técnico na Empresa Prime Systems. Agilista, apaixonado por desenvolvimento (Web, Desktop, Mobile, o que for), pai, amante do Paintball e do Kenjutsu. MTAC - Microsoft Technical Audience Contributor 100Loop - DotNetRaptors
Desenvolvimento Web – MVC – Angular.JS – JQuery – SQLServer – MySQL – HTML5 – NoSQL
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Sistemas Fuzzy
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
• Vago• Indistinto• Incerto• Nebuloso• Difuso
Fuzzy
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Criada por Aristóteles em mais de 300 antes de cristo, usava uma linha de raciocínio lógico baseada em premissas e conclusões onde a declaração é verdadeira ou falsa.
Lógica Binária
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Premissa1: todo ser vivo é mortalPremissa2: Sarah é um ser vivoConclusão: Sarah é mortal
Lógica Binária
Sarah não pode ser um pouco mortal
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
O conceito da dualidade, onde algo pode coexistir com seu oposto.
Lógica difusa
“Entre a certeza de ser e a certeza de não ser, existem infinitos graus de incerteza”
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
• Aquele homem é alto ou baixo? • A taxa de risco para aquele empreendimento é grande ou
pequena? • Hoje o dia esta parcialmente nublado!• Preciso perder alguns quilos para ficar bem!
Lógica difusa
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Lógica que suporta os modos de raciocínio que são aproximados, ao invés de exatos.
Ela está baseada na teoria dos conjuntos nebulosos e difere dos sistemas lógicos tradicionais em suas características e detalhes.
Lógica difusa
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
O objetivo da lógica Fuzzy é gerar uma saída lógica a partir de um conjunto de entradas não precisas, com ruídos ou até mesmo faltantes
Lógica difusa
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Lógica Fuzzy tem por essência gerar valores de a saídas sem a necessidade de entradas precisas
Lógica difusa
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Precisão vs importância
Desloque-se 3,75 metros a sudoeste, um objeto metálico de
3.782kg está se deslocando a uma velocidade de 72metros por
seguno na direção de sua cabeça
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Sai daí!Uma bigorna vai cair na
sua cabeça!
Precisão vs importância
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Teoria dos conjuntos fuzzy
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Teoria dos conjuntos fuzzy
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Algoritmos de aproximação de string
Dice coeficientLeveinshtein Distance
Longest Common SubsequenceDouble Metaphone
Você quis dizer....
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Comparação pela fonética Jensn
Double Metaphone for Jensn: ANSN
ATMS metaphone for Adams PNSN metaphone for Benson JRLT metaphone for Geralds AHNS metaphone for Johannson ANSN metaphone for Johnson ANSN metaphone for Jensen ARTN metaphone for Jordon MTSN metaphone for Madsen STTR metaphone for Stratford FLKN metaphone for Wilkins
Metaphone
Inteligência ArtificialProf. Charles Fortes
Encontrar a maior subsequência comum entre os elementos Jensn
.04000, s against Adams .33333, ensn against Benson .05714, es against Geralds .08889, jnsn against Johannson .17143, jnsn against Johnson .56667, jensn against Jensen .06667, jn against Jordon .13333, en against Madsen .02222, s against Stratford .11429, ns against Wilkins
Longest common subsequence
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Mede a distancia entre duas sequencias. Simplificando é a medição do menor número de edições (inserir, deletar, editar) necessários para fazer uma palavra virar a outra Jensn
4 against Adams 2 against Benson 5 against Geralds 5 against Johannson 3 against Johnson 1 against Jensen 4 against Jordon 4 against Madsen 8 against Stratford 6 against Wilkins
Levenshtein distance
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Mede a distancia entre duas sequencias. Simplificando é a medição do menor número de edições (inserir, deletar, editar) necessários para fazer uma palavra virar a outra Jensn
4 against Adams 2 against Benson 5 against Geralds 5 against Johannson 3 against Johnson 1 against Jensen 4 against Jordon 4 against Madsen 8 against Stratford 6 against Wilkins
Levenshtein distance
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Comparação estatística entre duas sequencias Jensn
.00000 against Adams .46154 against Benson .00000 against Geralds .37500 against Johannson .42857 against Johnson .76923 against Jensen .30769 against Jordon .30769 against Madsen .00000 against Stratford .14286 against Wilkins
Dice coeficient
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As respostas aceitáveis devem estar acima de 33%, sendo que abaixo de 20% são inaceitáveis, sendo o o intervalo de 33 a 20 duvidoso.
Dice coeficient
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Usa “n”gramas para fazer a análise bigramas, trigramas, ngramas....
Dice coeficient
var str2 = "chalk";
var str = "chlk";
%cchhllkk#
%cchhaallkk#
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Dice coeficient
%cchhllkk#
%cchhaallkk#
4 elementos iguais
(2 * ElementosIguais) / QtdLista1+QtdLista2
(2*4) / 6+5 = 8 / 11 = 0,7272
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https://github.com/tylerjensen/duovia-fuzzystrings
Code sample
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Mineração de dados
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A informatização dos meios produtivos permitiu a geração de grandes volumes de dados:
• Transações eletrônicas.• Novos equipamentos científicos e industriais para observação e
controle.• Dispositivos de armazenamento em massa.• Computadores mais baratos e poderosos.
Aproveitamento da informação permite ganho de competitividade através do conhecimento.
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Processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou seqüências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados
Data Mining
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Conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística, são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento.
Data Mining
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- Extração não-trivial de informação implícia, previamente desconhecidos e potencialmente útil a partir dos dados
- Exploração e análise, por meios automáticos e semi-automáticos de grandes quantidades de dados com o objetivo de descobrir padrões significativos
Data Mining
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Data Mining
Mineração de Dados(Data Mining)
CONHECIMENTO
Dado
Dado Dado
Dado
Dado
Dado
DADOS
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Data Mining
Documentos históricos da empresa, Internet, banco de dados, notícias
Data Warehouse,Data Marts
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• Mineração de dados é um processo que permite compreender o comportamento dos dados e prever resultados.
• Mineração de dados analisa os dados usando técnicas de aprendizagem para encontrar padrões e regularidades nestes conjuntos de dados.
• Mineração de dados é multidisciplinar, envolve inteligência artificial, estatística, reconhecimento de padrões etc..
• Mineração de dados pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios.
Data Mining
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• Previsão• Associação• Análise de grupos• Detecção de anomalias
Data Mining
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O processo de criação de um modelo de mineração de dados pode ser definido utilizando as seguintes etapas:• Definir o problema.• Preparar os dados.• Explorar os dados.• Criar os modelos.• Explorar e validar os modelos
Modelo de mineração
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Modelo de mineração
Preprocessamento Limpeza dos dados, onde informações julgadas
desnecessárias são removidas. Reconfiguração dos dados para assegurar
formatos consistentes (identificação)– Ex. : sexo = “F” ou “M”
sexo = “M” ou “H”
Transformação
Transformam-se os dados em formatos utilizáveis.
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Modelo de mineraçãoMineração de Dados
É a extração dos padrões de comportamento dos dados
Interpretação e Avaliação
Identificado os padrões pelo sistema, estes são interpretados em conhecimentos, os quais darão suporte a tomada de decisões humanas.
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Exemplos ReaisWalmart
• Walmart colocou cervejas ao lado das fraldas.• O que as cervejas tem a ver com as fraldas?
• Homens casados, entre 25 e 30 anos; compravam fraldas e/ou cervejas às sextas-feiras à tarde no caminho do trabalho para casa.• Walmart otimizou às gôndolas nos pontos de vendas,
colocando as fraldas ao lado das cervejas;• Resultado: o consumo de cerveja cresceu 30% .
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Exemplos Reais Lojas Brasileiras (em 1998)• Aplicou 1 milhão de dólares em técnicas de data mining.• Reduziu de 51.000 produtos para 14.000 produtos oferecidos em
suas lojas.• Exemplo de anomalias detectadas:
–Roupas de inverno e guarda chuvas encalhadas no nordeste
–Batedeiras 110v a venda em Santa Catarina onde a corrente elétrica é 220v
Encerrou as operações em 1999 após uma série de prejuízos que vinham ocorrendo desde 1996. Sucessora Lojas Marisa.
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Dúvidas?