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A Análise Inteligente de Dados (AID) aborda a aplicação de todo um conjunto de algoritmos computacionais que permitem analisar dados em bruto (e.g. de bases de dados relacionais), de modo a extrair informação útil previamente desconhecida. Este campo está intimamente ligado às áreas da Extracção de Conhecimento de Bases de Dados, da Mineração de Dados e da Aprendizagem Automática. Este livro aborda, essencialmente, técnicas supervisionadas de aprendizagem ou mineração de dados. Assim, é dada uma descrição detalhada de diversos tipos de modelos como as Árvores de Decisão e Regressão, as Regras de Classificação e Regressão, Modelos Lineares e Redes Neuronais Artificiais, bem como de algoritmos para a sua construção a partir de dados. São apresentadas implementações de todos os algoritmos em Java, bem como diversos exemplos de aplicação. Por fim, explica-se como se podem avaliar e comparar algoritmos de AID, dando-se sugestões para a escolha do melhor algoritmo para cada problema. Conteúdos - Introdução e conceitos básicos sobre a Análise Inteligente de Dados (AID); - Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada: Árvores de Decisão e Regressão, Regras de Classificação e Regressão, Modelos Lineares, Redes Neuronais Artificiais e Máquinas de Vectores de Suporte; - Aplicações da AID em problemas do mundo real; - Avaliação e comparação de Algoritmos de AID; - Tópicos avançados: Conjuntos de Modelos, Sistemas Híbridos, Selecção de Modelos, Meta-Aprendizagem e Aprendizagem Dinâmica; - Implementação em Java dos algoritmos apresentados.