Mineração
de Dados: Conceitos, Aplicações e
Experimentos com Weka
Programa do
Curso:
O objetivo da Mineração
de Dados é extrair ou minerar conhecimento de
grandes volumes de dados. A mineração de dados é
formada por um
conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de
algoritmos de
aprendizagem tais como redes neurais ou estatística, são
capazes de
explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar
padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento.
Esse
conhecimento pode ser apresentado por essas ferramentas de diversas
formas: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de
decisão, grafos, ou
dendrogramas. Neste minicurso, os fundamentos de
mineração de dados
serão apresentados, bem como diferentes áreas de pesquisa
e aplicação
desta tecnologia. Visando um enfoque prático e aplicado,
atividades de
mineração serão realizadas com a ferramenta Weka,
uma ferramenta de
aprendizagem de máquina para resolver problemas reais de
mineração de
dados. Estas atividades permitirão a fixação dos
conceitos
apresentados, assim como uma melhor percepção do
potencial desta
desafiadora área de pesquisa.
Referências:
Quinlan,
John Ross, 1943-
C4.5: programs for machine learning /
Morgan Kaufmann
series in machine learning.
Langley Pat
Elements of Machine Learning. Morgan
Kaufmann
Publishers, Inc.
Informação de
Data Mining na Internet
Knowledge Discovery Mine
The Machine
Learning
Database Repository