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Identificação de padrões em amostras e relatar tendências - Coggle Diagram
Identificação de padrões em amostras e relatar tendências
Baseado nos princípios estatísticos e matemáticos
Definir métricas de similaridade.
Usar algoritmos de agrupamentos e classificação
Aplicação técnica de visualização dos dados.
Pré-processamento de dados
É uma etapa essencial do processo analítico dos dados. É uma série de técnicas e procedimentos que são aplicados aos dados brutos, com a finalidade de usar os dados em um algoritmo de machine learning ou outras técnicas.
Os dados brutos geralmente estão incompletos, contendo ruído, erros e outliers, por isso é necessário realizar o pré-processamento.
Técnicas utilizadas
Limpeza dos dados
, na qual é acrescentado dados ausentes, reduz o ruído, identifica e remove alguns valores e resolve problemas de inconsistência.
Redução de dados
, é onde será ampliado a eficiência do processamento, agregação do cubo de dados e reduz a dimensionalidade.
Transformação de dados
, onde eles são transformados em formatos mais apropriados para o uso de mineração.
Os dados usados na identificação de padrões podem ser imagens, sinais de onda, voz, luz, rádio ou qualquer medida que seja possível classificar.
Sub campo de aprendizado de máquina
Algoritmos de Machine Learning
Os modelos serão treinados com exemplos, eles serão capazes de generalizar o conhecimento em novos dados.
Os algoritmos supervisionados e não supervisionados extrai insights através dos dados que antes eram mais complicados de serem interpretados.
Algoritmos
Regressão linear
, ele é usado para modelar as relações de variáveis continuas. ele busca a melhor linha de ajuste para os dados.
Árvore de decisão
, usa vários pontos de decisão que forma um árvore.
Naive Bayes
, usa o teorema de Bayes
K-NN
, é classificado a partir na proximidade dos vizinhos.
Exemplos
Finanças, para analisar os padrões de fraudes e as atividades suspeitas que ocorrem no sistema.
Visão computacional, para reconhecer objetos faces, o movimento que há nas imagens e vídeos.