KDD

Descrição

Knowledge Discovery in Databases
RUBEN LADRON DE G
Mapa Mental por RUBEN LADRON DE G, atualizado more than 1 year ago
RUBEN LADRON DE G
Criado por RUBEN LADRON DE G aproximadamente 5 anos atrás
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Resumo de Recurso

KDD
  1. Definición: Kamber (2011), proceso de descubrir conocimiento potencialmente útil dentro de datos. Webmining (2011) resalta que es un proceso que explora volúmenes grandes de datos para determinar relaciones. Extrae información de calidad para dibujar conclusiones basadas en relaciones o modelos.
      1. Necesidades: Aumento de volumen y variedad en información dentro de bases de datos, así como distintas y nuevas fuentes donde se encuentran los datos. Necesidad importante por integrar el conocimiento para toma de decisiones importantes y complejas. Algunas áreas de aplicación:
        1. Medicina
          1. Marketing
            1. Trafico
              1. Etcétera
              2. Procesos:
                1. Fase 1- a)Determinar: fuentes de datos útiles b)Forma de obtención de dichas fuentes c)Homologar formato de información (resolver inconsistencias) y d)Generar almacén de datos
                  1. Fase 2- Eliminación y corrección de datos incorrectos o faltantes. Determinar variables o atributos relevantes para la minería de datos. Construcción de atributos. Determinar muestras estadísticas.
                    1. Fase 3- Generar nuevo conocimiento a partir de métodos y algoritmos y extraer el conocimiento de bases de datos. Tenemos tres pasos: Determinar las tareas, determinar el método y seleccionar el algoritmo.
                      1. Tipo de tareas: Predictivas (Clasificación, Regresión) o Descriptivas (Agrupamiento, correlación, reglas asociación, asociación secuencial)
                        1. Métodos- Nos permiten resolver tareas, algunos importantes son: Inferencia, estadística, árboles de decisión, redes neuronales, inducción de reglas, algoritmos genéticos, basados en núcleos, aprendizaje bayesiano.
                        2. Fase 4- Evaluación de la calidad de lo descubierto mediante distintos criterios. La elección de la evaluación del método dependerá de la técnica elegida. Resaltamos dos actividades: Evaluación de patrones y análisis de expertos y evaluación y entendimiento del contexto real en el cual se usará el método.
                          1. Conjuntos de datos: Entrenamiento y Prueba
                            1. Modelos: Validación simple, Cruzada, Bootstrapping
                            2. Fase 5- Monitoreo y uso que genere acciones valiosas. Cuantificar los resultados. Buscar incoporarla en el contexto laboral para facil adopción.

                            Semelhante

                            DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO EN BD (KDD)
                            Antonio Nicolás García
                            ARQUITECTURA DE UNA BD INTELIGENTE
                            Yolanda Eloisa S
                            El Túnel
                            Jose Guerrero
                            Quimica Inorganica
                            jaaziel.telles
                            SUBSTANTIVOS
                            Viviana Veloso
                            6 ESTRATEGIAS AUDACIOSAS PARA SER UM PROFISSIONAL REQUISITADO NO MERCADO DA CONSTRUCAO CIVIL DE ARQUITETURA, ENGENHARIA E DESIGNER DE INTERIORES
                            Nataniel Neto
                            Poder Constituinte
                            Jay Benedicto
                            Dúvidas frequentes da Língua Portuguesa
                            John Lennon Santos Valença
                            Practice For First Certificate Grammar II
                            titaleoni
                            Informática Para Concursos - Conceitos Iniciais (Part. 1)
                            ae.antunes