Protótipo tipo de um Sistema Especialista Utilizando a Ferramenta Expert SINTA Shell para Auxílio no Setor de Suporte de uma Software House

(1)

Prot

ó

tipo de um Sistema Especialista

Utilizando a Ferramenta

Expert

SINTA

Shell

para Aux

í

lio no Setor de Suporte

de uma Software

House

Acadêmica: Adriana

Acadêmica: Adriana Bombassaro AlexandreBombassaro Alexandre Orientador: Roberto

(2)

Roteiro

8

Introdu

ç

ão

8

Sistemas Especialistas

8

A

Shell

EXPERT SINTA

8

Banco de Dados

8

T

é

cnicas e Ferramentas Utilizadas

8

(3)

Roteiro

8

Desenvolvimento e Implementa

ç

ão

do Prot

ó

tipo

8

8EspecificaEspecificaççãoão

8

8ImplementaImplementaççãoão

8

(4)

Introdu

ç

ão

8

Os Sistemas Especialistas

Armazenam o Conhecimento

8

Ferramentas

Shells

8

T

é

cnicas para Descoberta do

Conhecimento em Bases de Dados

8

(5)

Sistemas Especialistas

8

Conceitos

8

8Decisão Semelhante ao Especialista Decisão Semelhante ao Especialista Humano

Humano

8

8Decisão a Partir de uma Base de Decisão a Partir de uma Base de Conhecimentos

Conhecimentos

8

(6)

Sistemas Especialistas

8

Caracter

í

sticas

8

8Conhecimento profundo e organizadoConhecimento profundo e organizado

8

8UtilizaUtilizaçção de Tão de Téécnicas de Inferênciacnicas de Inferência

8

Componentes

8

8Base de ConhecimentosBase de Conhecimentos

8

8Mecanismo de AprendizagemMecanismo de Aprendizagem

8

8MMááquina de Inferênciaquina de Inferência

8

8Sistemas: Consulta/ JustificativaSistemas: Consulta/ Justificativa

8

(7)

Shell

EXPERT SINTA

8

8 ArquiteturaArquitetura

8

8base de conhecimentobase de conhecimento

8

8editor de baseseditor de bases

8

8mmááquina de inferênciaquina de inferência

8

8banco de dados globalbanco de dados global

8

8 UtilizaçUtilização de regras de produão de regras de produççãoão

8

8SE (premissas)SE (premissas)

8

(8)

Shell

EXPERT SINTA

8

8 MéMétodo de extratodo de extraçção do conhecimentoão do conhecimento 8

8 VariVariááveisveis univaloradasunivaloradas ee multivaloradasmultivaloradas 8

8 Fatores de confiançFatores de confiança a 8

8 CCáálculo de probabilidadeslculo de probabilidades 8

(9)

A

Shell

EXPERT SINTA

8

8 ExpertExpert SINTA SINTA Visual Componente Visual Componente LibraryLibrary 8

8FuncionalidadeFuncionalidade

8

8Aproveitamento de dadosAproveitamento de dados

8 8InterfacesInterfaces 8 8IntercâmbioIntercâmbio 8 8IndependênciaIndependência 8 8ReaproveitamentoReaproveitamento

(10)

A

Shell

EXPERT SINTA

8

8 TarefasTarefas 8

8Encapsulamento da mEncapsulamento da mááquina de quina de inferência

inferência

8

8Entrada de dados do usuEntrada de dados do usuááriorio

8

8DepuraDepuraççãoão

8

(11)

Banco de Dados

8

Conceitos B

á

sicos

8

8ColeColeçção de Dados organizadosão de Dados organizados

8

8Armazenados em forma de TabelasArmazenados em forma de Tabelas

8

Opera

ç

ões em Banco de Dados

8

8InserInserçção ão

8

8RecuperaRecuperaçção ão

8

8AtualizaAtualizaçção ão

8

(12)

T

é

cnicas e Ferramentas

Utilizadas

8

8 Data Data MiningMining 8

8 ProspecçProspecçãoão do Conhecimento do Conhecimento

8

8IdentificaIdentificaçção e reconhecimento de padrõesão e reconhecimento de padrões

8

8 Tarefas do DataTarefas do Data MiningMining

8

8ClassificaClassificaççãoão

8

8EstimativaEstimativa

8

8Agrupamento por AfinidadeAgrupamento por Afinidade

8

8PrevisãoPrevisão

8

(13)

T

é

cnicas e Ferramentas

Utilizadas

8

T

é

cnicas de Data

Mining

8

8Voltadas a estratVoltadas a estratéégias para neggias para negóciosócios

8

8Modelos para DataModelos para Data MiningMining

8

8Excesso ou carência de dadosExcesso ou carência de dados

8

8Alguns modelos expõem finalidade melhor Alguns modelos expõem finalidade melhor que outros

que outros

8

(14)

T

é

cnicas e Ferramentas

Utilizadas

8

An

á

lise de Sele

ç

ão Estat

í

stica

8

8Forma de agrupamentoForma de agrupamento

8

MBR (

Memory

-

Based Reasoning

)

8

8Exemplos conhecidos Exemplos conhecidos

8

8PrevisãoPrevisão

8

Algoritmos Gen

é

ticos

8

(15)

T

é

cnicas e Ferramentas

Utilizadas

8

An

á

lise de Grupos e V

í

nculos

8

8Similaridades não conhecidasSimilaridades não conhecidas

8

8RelaRelaçções entre registrosões entre registros

8

Redes

Neurais

Artificiais

8

8Conjunto de TreinamentoConjunto de Treinamento

8

Á

rvores de Decisão e Indu

ç

ão de

Regras

8

8Uma regra pode ser interpretada sem a Uma regra pode ser interpretada sem a necessidade de outras regras

(16)

Desenvolvimento e

Implementa

ç

ão do Prot

ó

tipo

8

Plataforma de Desenvolvimento

8

(17)

Especifica

ç

ão

-

BNF

<regra> ::= SE <condi

<regra> ::= SE <condiçção> ENTÃO <clão> ENTÃO <clááusula> <certeza>usula> <certeza> <condi

<condiçção> ::=<clão> ::=<clááusula> | <clusula> | <clááusula> E <clusula> E <clááusula>usula> <cl

<clááusula> :: <atributo> <predicado> <valor>usula> :: <atributo> <predicado> <valor> <atributo> ::= <cadeia> <atributo> ::= <cadeia> <predicado> ::= = | <> <predicado> ::= = | <> <valor> ::= <cadeia> <valor> ::= <cadeia>

<cadeia> ::= {letra min

<cadeia> ::= {letra minúúscula}scula} <letra min

<letra minúúscula> ::= a | b | c | d | ...| v | x | z | |scula> ::= a | b | c | d | ...| v | x | z | | <certeza> ::= 1 | 2 | 3 | 4 | ...| 98 | 99 | 100

(18)

Conclusão

8

8 O Sistema Especialista no domO Sistema Especialista no domíínio do nio do

conhecimento no qual foi constru

conhecimento no qual foi construíído do demonstrou que os objetivos pretendidos demonstrou que os objetivos pretendidos foram alcan

foram alcanççados.ados. A soma de tA soma de téécnicas de cnicas de

data

data miningmining com acom a ExpertExpert SintaSinta ShellShell

demonstrou a possibilidade de utiliza

demonstrou a possibilidade de utilizaçção ão de sistemas especialistas no suporte a de sistemas especialistas no suporte a sistemas, na forma de uma ferramenta de sistemas, na forma de uma ferramenta de apoio

apoio àà decisão, liberando o especialista decisão, liberando o especialista para outras atividades correlacionadas

(19)

Sugestões para Trabalhos

Futuros

8

8 Realizar um estudo mais aprofundado Realizar um estudo mais aprofundado

sobre todo o processo de suporte a sobre todo o processo de suporte a sistemas.

sistemas.

8

8 Estudo mais detalhado sobre as tEstudo mais detalhado sobre as téécnicas cnicas

de

de datadata miningmining, aprimorando o processo , aprimorando o processo aqui implementado