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Datamining - A Mineração de Dados no Marketing, Medicina, Economia, Engenharia e Administração

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  • Descrição
    Datamining

    O livro pretende levar ao leigo em Inteligência Artificial e também ao estudante e ao profissional de Ciência da Computação ou Engenharia um texto auto-contido, capaz de começar desde o princípio; mostrar usos, vantagens e desvantagens de cada técnica, e desmistificar o assunto. Desta forma, o Datamining poderá ser utilizado com bases mais sólidas, sem enganos, fornecendo ao usuário a capacidade de decidir conscientemente qual das ferramentas pode ser útil em cada caso específico. Também pretende o presente texto ser genérico ? uma vez que o Datamining é genérico ? fornecendo ao leitor exemplos de uso em Marketing, Economia, Engenharia e até Medicina, onde a mineração de dados cresce enormemente em utilização. Escrever um texto assim não é tarefa fácil. Como verá o leitor, a Inteligência Artificial se baseia em metáforas com a Biologia, com a Física, com a Metalurgia, com a Termodinâmica, entre outras ciências. É preciso ter a mente aberta a assuntos que não dominamos para se entender a Inteligência Artificial. Na emulação da mente humana, vale qualquer coisa! Qualquer metáfora ou método ?esquisito? é possível desde que funcione. A Inteligência Artificial é uma ciência experimental e o computador é sua cobaia e seu laboratório.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorVidal de Carvalho e Luis Alfredo
    Informações TécnicasSumário:


    Capítulo 1: Observando e Aprendendo;
    Capítulo 2: As Fases do Datamining na Empresa;
    Capítulo 3: A Metodologia do Datamining;
    Capítulo 4: As Técnicas do Datamining;
    Capítulo 5: Em Busca da Inteligência Humana;
    Capítulo 6: A Inteligência Segundo os Simbolistas;
    Capítulo 7: O Paradigma Simbolista;
    Capítulo 8: Os Sistemas Computacionais Simbolistas;
    Capítulo 9: O Paradigma Conexionista da Inteligência;
    Capítulo 10: Mapas Auto-organizáveis;
    Capítulo 11: Redes Neuronais de Aprendizado por Retropropagação de Erros;
    Capítulo 12: Análise Estatística de Agrupamentos;
    Capítulo 13: Algoritmos Genéticos;
    Capítulo 14: O Algoritmo Elástico;
    Capítulo 15: Aprendizado de Máquina;
    Capítulo 16: O Método do Resfriamento Simulado;
    Capítulo 17: A Teoria da Ressonância Adaptada;
    Capítulo 18: Data Warehousing;
    Capítulo 19: Mineração de Dados no Ramo de Alimentos;
    Capítulo 20: Mineração de Dados na Segmentação de Mercados;
    Capítulo 21: Mineração de Dados no Planejamento da Produção Industrial;
    Capítulo 22: Mineração de Dados na Previsão do Volume de Vendas;
    Capítulo 23: Mineração de Dados na Previsão de Mercados Financeiros.

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:256
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Ciência Moderna
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2005
    ISBN:8573934441
    Encadernação:Brochura
    Autor:Vidal de Carvalho e Luis Alfredo
  • Informações

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