Diferenças entre edições de "Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Classificação associativa incremental (LAC)"

 
== Classificação Automática ==
Classificação automática é uma técnica desenvolvida em aprendizado de máquina e mineração de dados. Em se tratando da área de aprendizado de máquina, classificação automática se encaixa em aprendizado supervisionado que trata-se de um processo que induz uma função (modelo) <math>\text{f: X → Y}</math> inicialmente desconhecida (Mitchel 2006)<ref> [http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/MachineLearning.pdf Mitchell, T. M. (2006). The discipline of machine learning. Machine Learning, Carnegie Mellon University, School of Computer Science, Machine Learning Dept., n. July, p. 1–7, 2006], </ref>. Isto é feito a partir de um conjunto de dados de exemplo <math>(x_{i}, y_{i})</math>, em que xirepresenta os atributos de um dado e <math>y_{i}</math> a variável resposta referente a classe a que pertence. Tais dados são utilizados para "mostrar" ao algoritmo o mapeamento das entradas <math>x_{i}</math> para as saídas desejadas <math>y_{i} = f(x_{i})</math>.
 
Para realizar a indução desta função os algoritmos de classificação utilizam técnicas inspiradas em estatística até em computação natural (algoritmos genéticos, colônias de formigas, etc). Vários destes algrotimos possuem duas fazes: treino e classificação. A fase de treino é responsável pela indução da função que irá classificar dados ainda desconhecidos. A fase de teste é a aplicação de tal função a cada dado do conjunto de teste os quais são classificados.
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