Bem-vindo ao Grupo de Discussão da Disciplina de Aprendizagem Computacional
da Universidade de Aveiro !!!
 

O que têm "cerveja" a ver com fralda? Uma das maiores redes de comércio dos Estados Unidos descobriu, a partir dos dados acumulados das compras dos clientes, que "quem compra fraldas também compra cerveja". Os compradores, em geral, eram homens com crianças pequenas, que saíam as sextas à noite para comprar fraldas e aproveitavam para levar algumas cervejinhas para casa. A partir da "descoberta" desta associação, ambos os produtos foram expostos juntos na loja, o que contribuiu para um aumento considerável da venda. 

Extrair informação útil de grandes volumes de dados armazenados em diferentes formatos electrónicos, constitui cada vez mais, um desafio para empresas e administradores, biólogos e cientistas, organizações financeiras, etc. A informação "oculta"  nos dados pode ser usada na tomada de futuras e importantes decisões, para descobrir padrões de interesse, comportamentos, tendências, etc. KDD (Knowledge Discovery in Databases) é uma área da Inteligência Artificial (IA) relacionada com todo o processo (não trivial) que envolve a transformação de grandes volumes de dados em conhecimento útil. O passo mais importante deste processo é conhecido como Data Mining, mas usualmente os termos KDD e Data Mining são usados como sinónimos e referem-se à mesma área. Aprendizagem Computacional (também traduzido como Aprendizagem Automático do termo machine learning) foi concebido para o desenvolvimento de métodos computacionais que permitem aos computadores "aprender" com a experiência. O desenvolvimento de algoritmos computacionais que aprendem de dados constitue uma ferramenta fundamental em data mining. Convido-vos a incursar comigo nestas fascinantes áreas da IA, para assim "descobrir" os principais paradigmas e algoritmos de aprendizagem computacional que permitem a construção de modelos predictivos e descritivos a partir dos dados. 

Gladys Castillo