Dissertação
Algoritmo Plug-In LVQ para Servidor SQL EVALUATED
Nos últimos anos a área de Data Mining sofreu grandes modificações, e vista como uma área em expansão, muito importante em qualquer empresa, nas tarefas de classificação e previsão de dados. O objectivo deste projecto é implementar um novo algoritmo para realizar essas tarefas na ferramenta mais utilizada para as efectuar, o Microsoft SQL Server 2005. Existem outras ferramentas utilizadas no mercado para integração de novos algoritmos, como as disponibilizadas pelo Oracle e SAS. Ambas as ferramentas apresentam inconvenientes no que trata de integrar novos algoritmos: o SAS oferece pouca informação no que respeita a esse tipo de desenvolvimento, o que iria tornar bastante difícil este trabalho. Além disso, a ferramenta da Microsoft é a mais procurada pelas empresas e a mais utilizada, oferecendo literatura e ajuda para a integração de novos algoritmos, revelando-se a escolha mais adequada para o desenvolvimento desta tese. Nesta ferramenta já são disponibilizados vários algoritmos, tal como Árvores de Decisão, Redes Neuronais Artificiais e Clustering. O novo algoritmo, Learning Vector Quantization, vem acrescentar valor a esta ferramenta, sendo fácil de perceber, simples, com tempos de execução semelhantes aos algoritmos referidos e cujos resultados de classificação são superiores. Como é um caso especial de Redes Neuronais Artificiais, também tem uma aprendizagem supervisionada, e uma das grandes vantagens que a sua integração com o Microsoft SQL Server 2005 oferece é a opção do utilizador poder ver os vectores de referência que terão um papel importante na classificação dos vectores de teste fornecidos pelo utilizador.
outubro 27, 2008, 16:0
Publicação
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Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar