SAD orientado a CONHECIMENTO

Universidade do Contestado
Campus Concórdia
Curso de Sistemas de Informação
Prof.: Maico Petry
SAD orientado a CONHECIMENTO
DISCIPLINA: Sistemas de Apoio a Decisão
SAD Orientado a Conhecimento
• Alguns nomes usados: SAD orientado a
conhecimento, SAD de recomendação, SAD
baseado em regras, SAD Inteligente – todos
fazem uso de tecnologias de inteligência
artificial
• Oferecem bom potencial par tomadores de
decisão de negócios
SAD Orientado a Conhecimento
Provê especialização na solução do problema
através de conhecimentos armazenados como
fatos, regras, procedimentos e estruturas
similares. Construído através de IA, mineração
de dados e sistemas especialistas.
SAD orientado a conhecimento e Sistemas
Especialistas
• Três componentes
– Conhecimento de sintomas e indicadores
relacionados a um domínio particular
– Entendimento de relações entre sintomas,
problemas e soluções num dado domínio
– Conhecimento ou métodos para solução de alguns
dos problemas
• Busca-se o raciocínio por trás de uma
conclusão
VÍDEO
SISTEMA ESPECIALISTA
Apresentação TCC – Maico Petry - 2007
Mineração de Dados e Descoberta de
Conhecimento
• Auxilia as empresas a descobrir o
conhecimento escondido nas relações e
padrões existentes nos dados
– Ajudam as empresar a alcançar vantagens
competitivas em seus negócios
• Descoberta de conhecimento é um termo
mais amplo
Vocabulário de IA
• Aquisição de conhecimento – extração e
formulação de conhecimento derivado de
várias fontes, em especial de peritos
• Ambiente de desenvolvimento – software
para criação e manutenção de bases de
conhecimento e máquinas de busca
• Máquinas de busca processam regras
• Especialista no Domínio – pessoa que domina
uma tarefa para qual um sistema é
desenvolvido
Base de Conhecimento
• Uma coleção de fatos, regras e procedimentos
organizados
• Descreve elementos do processo com suas
características, funções e relacionamentos
• Também contém regras sobre ações a
implementar como resultados de certos
eventos
Características do SAD orientado a
conhecimento
• Apóiam na solução de
problemas
• Conhecimento é
armazenado na forma de
regras ou probabilidades
• Usuários precisam deste
tipo de SAD quando
realizam uma tarefa
específica
• Este tipo de SAD e os
Sistemas Especialistas
baseiam suas
recomendações no
conhecimento de pessoas
e auxiliam na execução
de tarefas muito
específicas
• Este tipo de SAD não
“pensa”
Componentes de um SAD orientado a
conhecimento
SAD orientado a conhecimento X SAD
orientado a modelo
• SAD orientado a conhecimento tenta “pensar”
sobre os dados a partir de sua base de regras
para resolver o problema
• SAD orientado a modelo segue uma seqüência
de instruções pré-definidas (um modelo) para
responder a mudanças nas entradas
Comparando os dois (SADC e SADM)
• SADC = Base de Conhecimento + Máquina de
Busca (processador de regras)
• SADM = Dados Estruturados + Modelos
Quantitativos
Escolhendo um projeto: Teste do telefone
• É possível um perito resolver um problema e
auxiliar na tomada de decisão usando um
telefone para se comunicar com o tomador de
decisão?
• Faça questões estruturadas e não abertas
• Sim, é possível usar um telefone para este fim;
como é possível desenvolver um SADC
• Nenhum desenvolvimento de um SADC será
insatisfatório
Vantagens e Limitações de Regras
• Regras são de fácil entendimento
• Explicações são fáceis de prover quando o
conhecimento está armazenado em regras
• Modificações manutenções são relativamente
fáceis
• Limitação chave
– Muitas vezes o conhecimento mais complexo é
difícil de ser representado em regras
Mineração de Dados
• Prescritivos
– Podem ser usado para projeções de valores
explícitos, baseados em padrões determinados a
partir de resultados conhecidos
• Exemplos: Usar uma base de clientes que respondem
sempre a ofertas especiais
• Descritivos
– Descrevem padrões para dados existentes e são
geralmente usados para criar subgrupos de
interesse, tais como clusters demográficos
Ferramentas de mineração de dados
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•
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•
Raciocínio baseado em casos - similaridade
Visualização de dados – gráficos
Análise Fuzzy
Algoritmos genéticos – otimização
Redes Neurais – padrões de aprendizagem via
dados
• Técnicas de mineração de dados NÃO são
fundamentalmente diferentes de técnicas de
análise estatísticas quantitativas
Processo de Mineração de Dados
• Definido pelo Gartner Group
– Selecione e prepare os dados a serem garimpados
– Qualifique os dados via clusters e análise de
funções
– Selecione uma ou mais ferramentas de mineração
– Aplique as ferramentas de mineração de dados
– Aplique a descoberta de conhecimento a um dado
negócio na empresa
Avaliação dos pacotes de desenvolvimento
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•
•
•
Custo
Escalabilidade
Segurança
Desenvolvimento de
funcionalidades
• Facilidade de instalação e de uso
Fonte
Material extraído/adaptado de:
LAUDON, Kenneth C. Sistemas de informação gerenciais: administrando
a empresa digital. São Paulo: Prentice Hall, 2004.
Prof. Francilene Garcia
UFCG
Departamento de Sistemas e Computação
UVB
Aula 13-Ferramentas tecnológicas de apoio à decisão