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Classificação, regressão, classificação de séries temporais e clusterização são exemplos de tarefas de Mineração de Dados que podem ser implementadas por métodos de Redes Neurais.
GOLDSCHMIDT, Ronaldo; PASSOS Emannuel. data Mining: Um guia prático. pg. 85.
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Redes neurais
São sistemas computacionais baseados numa aproximação à computação baseada em ligações. Nós simples (ou "neurões", "neurônios", "processadores" ou "unidades") são interligados para formar uma rede de nós - daí o termo "rede neural". A inspiração original para esta técnica advém do exame das estruturas do cérebro, em particular do exame de neurônios. Suas tarefas são de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos. Exemplos de ferramentas: SPSS Neural Connection, IBM Neural Network Utility, NeuralWare Neu-ralWork Predict.
Foco e Fé!!!!
A luta continua.
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Gabarito: B
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Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e – com o tempo – aprender e melhorar continuamente.
GABARITO: LETRA ''B''
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Gabarito: B
Redes Neurais: São sistemas de computação vagamente inspirados nas redes neurais biológicas que constituem os cérebros dos animais. É um modelo específico de aprendizado que simula a maneira como sinapses funcionam no cérebro. Uma rede neural aprende sobre a tarefa que está lidando através de um processo iterativo de ajustes de pesos sinápticos. Pode ser usado para tarefas de classificação, regressão, clusterização, previsão de séries temporais, reconhecimento de padrões etc.
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Uma das técnicas utilizadas, podem ser utilizadas outras, como classificação por SVM, Classificação linear, etc.
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LETRA B
Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e – com o tempo – aprender e melhorar continuamente.
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Letra (b)
Existem inúmeras ramificações de Data Mining, sendo algumas delas:
Redes neurais: são sistemas computacionais baseados numa aproximação à computação baseada em ligações.
As redes neurais são uma técnica de aprendizagem de máquina através da qual um computador pode aprender a realizar uma tarefa a partir de uma conjunto de dados de treinamento contendo exemplos de qual é o comportamento esperado: um sistema de reconhecimento facial, recursos de navegação automática em aviões, navios, trêns e automóveis, entre outras aplicações. A regras de classificação e decisão são resultado da aplicação de técnicas de mineração de dados para previsão de qual classe um item de dados pertence com base no seus atributos
Indução de regras: a Indução de Regras, ou Rule Induction, refere-se à detecção de tendências dentro de grupos de dados, ou de regras sobre o dado.
Árvores de decisão: baseiam-se numa análise que trabalha testando automaticamente todos os valores do dado para identificar aqueles que são fortemente associados com os itens de saída selecionados para exame.
Analise de séries temporais: técnica estatística que requer um trabalho muito forte de máquinas/engenheiros. Frequentemente confundida como um gênero mais simples de DM chamado forecasting (previsão).
Visualização: mapeia o dado sendo minerado de acordo com dimensões especificadas.
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Gabarito B
Existem diversas ferramentas de classificação, tais como: Árvores de Decisão, Redes Neurais, Regressão Logística, Análise Discriminatória, Conjuntos Aproximados, Máquinas de Vetores de Suporte e Algoritmos Genéticos.
As Redes Neurais (Artificiais) foram originalmente projetadas por psicólogos e neurobiologistas que procuravam desenvolver um conceito de neurônio artificial análogo ao neurônio natural. São algoritmos inspirados no sistema nervoso central de animais – em particular, o cérebro – que possuem a capacidade de aprender com experiências passadas, prever um comportamento ou reconhecer um padrão desde que apresentadas no formado de um conjunto de dados estruturado.
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Data mining ou mineração de dados é um processo para extrair dados específicos de um Banco de Dados.
No que se refere aos diversos tipos de algoritmos utilizados para minerar dados, há algumas técnicas, sendo elas:
• Regras de associação: está associada a palavra-chave coocorrência. Assim, estamos procurando por eventos ou informações que tenham alto grau de AFINIDADE.
• Árvores de decisão: Estratificação é a abordagem da técnica de árvore de decisão que determina as regras para direcionar cada caso a uma categoria já existente.
• Redes Neurais: é a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos.
• Induções de regras:
• Análise de agrupamentos:
- definição de grupos de dados ou indivíduos que estejam propensos a determinada ação ou situação.
- Não Supervisionado
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Um algoritmo genético (AG) é uma técnica de busca utilizada para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca. Algoritmos genéticos são uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over).
Algoritmos Genéticos (AG) são implementados como uma simulação de computador em que uma população de representações abstratas de solução é selecionada em busca de soluções melhores. A evolução geralmente se inicia a partir de um conjunto de soluções criado aleatoriamente e é realizada por meio de gerações. A cada geração, a adaptação de cada solução na população é avaliada, alguns indivíduos são selecionados para a próxima geração, e recombinados ou mutados para formar uma nova população. A nova população então é utilizada como entrada para a próxima iteração do algoritmo.
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A tecnologia cada vez mais tenta se aproximar de um CÉREBRO HUMANO, mineração de dados é o ÁPICE da informação
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No que se refere aos diversos tipos de algoritmos utilizados para minerar dados, a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos é denominada
A (❌) algoritmos genéticos.
Algoritmos genéticos são algoritmos baseadas na teoria da evolução. Normalmente são usados em problemas de otimização. Na mineração são auxiliares. Para as outras atividades não são uma escolha adequada.
B (✅) redes neurais.
As redes neurais são algoritmos baseados na ideia da rede de neurônios humanos. São ferramentas utilizadas na mineração de dados.
C (❌) banco objeto relacional.
Banco de dados relacional é um tipo de banco de dados e não uma técnica.
D (❌) classes privadas.
Classe é um termo ligado à programação e não uma técnica de mineração de dados
E (❌) redes privadas.
Redes privadas são redes de computadores que têm seu acesso restrito a um grupo de pessoas. Via de regra, estão fora da internet. Desse modo, também não se trata de uma técnica de mineração e dados.
Gabarito letra B. ✅
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redes neurais.
As redes neurais são algoritmos baseados na ideia da rede de neurônios humanos. São ferramentas utilizadas na mineração de dados.
Um algoritmo genético (AG) é uma técnica de busca utilizada para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca.
Algoritmos genéticos são uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over).
Algoritmos Genéticos (AG) são implementados como uma simulação de computador em que uma população de representações abstratas de solução é selecionada em busca de soluções melhores. A evolução geralmente se inicia a partir de um conjunto de soluções criado aleatoriamente e é realizada por meio de gerações. A cada geração, a adaptação de cada solução na população é avaliada, alguns indivíduos são selecionados para a próxima geração, e recombinados ou mutados para formar uma nova população. A nova população então é utilizada como entrada para a próxima iteração do algoritmo
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• Regras de associação: está associada a palavra-chave coocorrência. Assim, estamos procurando por eventos ou informações que tenham alto grau de AFINIDADE.
• Árvores de decisão: Estratificação é a abordagem da técnica de árvore de decisão que determina as regras para direcionar cada caso a uma categoria já existente.
• Redes Neurais: é a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos.
• Induções de regras:
• Análise de agrupamentos:
- definição de grupos de dados ou indivíduos que estejam propensos a determinada ação ou situação.
- Não Supervisionado
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algoritmos genéticos: baseadas na teoria da evolução.
redes neurais: baseada na ideia de neurônios humanos. Classificação, regressão e segmentação de dados.
FONTE: comentário @Papa Fox
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boatos que eu já resolvi essa questão kkkk