Mineração de dados by Fouad Sabry

1: Mineração de dados: Este capítulo apresenta os fundamentos da mineração de dados, com foco em como algoritmos e ferramentas são aplicados para analisar grandes conjuntos de dados em robótica.

2: Aprendizado de máquina: Explora a interseção de mineração de dados e aprendizado de máquina, demonstrando como modelos podem ser treinados para reconhecer padrões e fazer previsões em sistemas robóticos.

3: Mineração de texto: Aprofunda-se na mineração de texto, mostrando como sistemas robóticos podem extrair informações úteis de dados textuais não estruturados.

4: Aprendizado de regra de associação: Apresenta técnicas de mineração de regra de associação para descobrir relacionamentos ocultos em dados, cruciais para melhorar a tomada de decisões em robôs.

5: Dados não estruturados: Discute os desafios e métodos para lidar com dados não estruturados, como imagens ou áudio, no contexto da robótica.

6: Desvio de conceito: Este capítulo explica como os modelos de aprendizado de máquina se adaptam ao longo do tempo conforme novos dados introduzem mudanças, impactando o desempenho do robô.

7: Weka (software): Abrange o uso do Weka, um software popular de código aberto para mineração de dados, para implementar vários algoritmos de mineração em aplicativos robóticos.

8: Criação de perfil (ciência da informação): Foca em técnicas de criação de perfil usadas para entender o comportamento de sistemas e prever ações futuras, aprimorando a tomada de decisões em robótica.

9: Análise de dados para detecção de fraudes: Explora como a mineração de dados pode ajudar robôs a identificar fraudes e anomalias em vários campos, como finanças ou segurança.

10: ELKI: Fornece um mergulho profundo na estrutura ELKI, útil para técnicas avançadas de mineração de dados e aplicada a sistemas robóticos.

11: Mineração de dados educacionais: Investiga como a mineração de dados educacionais pode melhorar ambientes de aprendizagem assistida por robôs e educação personalizada.

12: Extração de conhecimento: Examina o processo de extração de insights valiosos de grandes conjuntos de dados, orientando robôs a tomar melhores decisões.

13: Ciência de dados: Apresenta a ciência de dados como parte integrante da robótica, oferecendo a base para a construção de robôs mais inteligentes e capazes.

14: Análise on-line massiva: Discute técnicas para processar conjuntos de dados massivos em tempo real, garantindo que os robôs possam se adaptar a novas informações instantaneamente.

15: Exemplos de mineração de dados: Este capítulo apresenta exemplos reais de aplicações de mineração de dados em robótica, mostrando sua utilidade prática.

16: Inteligência artificial: Explora como a inteligência artificial se integra com técnicas de mineração de dados para capacitar robôs com capacidades avançadas de tomada de decisão.

17: Aprendizado supervisionado: Foca em modelos de aprendizado supervisionado e como eles são usados ​​para treinar robôs para tarefas específicas por meio de dados rotulados.

18: Rede neural (aprendizado de máquina): Apresenta redes neurais e como elas imitam funções cerebrais humanas, essenciais para robótica avançada e sistemas autônomos.

19: Reconhecimento de padrões: Discute técnicas de reconhecimento de padrões que permitem que robôs identifiquem objetos, gestos ou fala a partir de dados brutos.

20: Aprendizado não supervisionado: Abrange técnicas de aprendizado não supervisionado que permitem que robôs aprendam com dados sem rótulos predefinidos, permitindo maior autonomia.

21: Conjuntos de dados de treinamento, validação e teste: explica o papel crucial dos conjuntos de dados na avaliação e no refinamento de modelos de aprendizado de máquina, melhorando a precisão e a confiabilidade da robótica.