Mapa Mental: Mineração de dados

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1. Aprendizado de máquina

1.1. Na prática, o machine learning (aprendizado de máquina) é dividido em 7 etapas, sendo elas:

1.1.1. 1. Coleta de dados

1.1.2. 2. Preparação dos dados

1.1.3. 3. Escolha do modelo

1.1.4. 4. Treinamento

1.1.5. 5. Avaliação

1.1.6. 6. Aprimoramento dos parâmetros

1.1.7. 7. Predição

2. Estatística

2.1. Estatística compreende o conjunto de técnicas empregadas para coleta e análise de dados, além da interpretação dos resultados e conclusões a respeito da população de estudo.

2.1.1. 1. População

2.1.2. 2. Amostra

2.1.3. 3. Variável

3. Inteligência Artificial

3.1. IA é definida aqui como sendo uma coleção de técnicas suportadas por computador emulando algumas capacidades dos seres humanos. Esta coleção inclui:

3.1.1. 1. Resolução de problemas

3.1.2. 2. Compreensão de Linguagem Natural

3.1.3. 3. Visão e Robótica

3.1.4. 4. Sistemas Especialistas e Aquisição de Conhecimento

3.1.5. 5. Metodologias de Representação de Conhecimento

4. Reconhecimento de Padrões

4.1. São múltiplas e importantes as relações de RP na área da Informática, conforme o tipo de objetos a classificar (ou descrever) o projeto de RP usa algum (ou alguns) dos seguintes métodos ou abordagens:

4.1.1. 1. Abordagem estatística

4.1.2. 2. Abordagem sintática

4.1.3. 3. Abordagem neuronal

4.1.4. 4. Abordagem difusa

5. Ciência de Dados

5.1. Em resumo é uma ciência que visa estudar as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. A ciência de dados envolve diversas disciplinas. São elas:

5.1.1. 1. Estatística

5.1.2. 2. Computação

5.1.3. 3. Conhecimento do negócio

5.1.4. 4. Matemática

6. Big Data

6.1. Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs :

6.1.1. 1. Velocidade

6.1.2. 2. Volume

6.1.3. 3. Variedade