APLICAÇÕES PRÁTICAS DE TÉCNICAS DE I.A. FRACA

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É de grande importância e significação a visualização computacional na compreensão e interpretação melhor de dados cada vez mais complexos, essa visualização ocorre tanto no processo de Física Teórica como no de mineração de dados. Com a mineração de dados é possível obter informações relacionadas a:

· Associação/ocorrências ligadas a um evento único, associado à compra de dois produtos;

· Sequência – eventos ligados ao longo do tempo, ou seja, que compramos um objeto consequente a compra de um antes comprado;

· Classificação-reconhecer modelos que descreve o grupo a qual o item pertence por meio de exames e inferência;

· Aglomeração- ocorre quando os grupos não pertencem a nenhuma escala existente, então o sistema encontra diferentes agrupamentos dentro da massa de dados.

As aplicações acima são de grande utilidade para gerentes e gestores de empresas, na tomada de decisões que são necessária no processo de ampliação e desenvolvimento do setor em questão, isso de forma coerente.

São muitas as ferramentas de Software usadas no desenvolvimento de mineração de dados e suas possíveis aplicações como:

· Neural designer-ferramenta para uso geral de aprendizagem de máquina, possui mecanismo de reconhecimento de padrão, de regressão e de solução de problemas;

· Kimi - utilizado em analise de dados com módulos pré-existentes e também se necessário é responsável pelo desenvolvimento de novos Kimi assistente;

· Weka – tem como competência agregar algoritmos previamente de diferentes abordagens na subárea da inteligência artificial, dedicada ao estudo da aprendizagem por parte d máquina;

· SPPS-é um aplicativo de Software cientifico; programas estatísticos e de base de grandes dimensões, alguns exemplos são: SPPS for Windows6 até o Windows 15 entre outros.

5 I.A. E O CLIMA.

OS pesquisadores Ashish Kapoor e Eric Horwets pertencentes a Microsoft, observaram em seus estudos um subcampo da inteligência artificial ,mais precisamente aprendizagem das maquinas , que seus enfoque eram mais precisos na previsão de padrões climáticos para as 24 horas do que os modelos tradicionais de prognostico. Esse enfoque só ocorre na medida em que o sistema de computador pega um grande número de dados e analisa em grade escala, o sistema desenvolve e utiliza de algoritmos que aprendem e fazem previsões climáticas baseando-se em dados passados.

Para realizar previsões mais certeiras Kapoor e Eric empregaram uma mescla de métodos físicos e combinações de métodos de aprendizagem de maquina como redes neurais profundas, observando os aspectos da natureza como o vento por meio de radares presos em aviões.

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REFERÊNCIAS

LUGER, G. F. Inteligência Artificial: Estruturas e Estratégias para a Solução de Problemas Complexos. 4ª ed. Porto Alegre: Bookman, 2004. 774 p. p. 23.

RICH, Elaine; Knight, Kevin. Inteligência Artificial. 2ª ed. Rio de Janeiro: McGraw-Hill, 1994. 722 p. p. 3.

ISTVÁN S. N. B.. What is Artificial Intelligence?. Visitado em 26 de novembro de 2015.