Extração de dados

A extração de dados é o processo de descoberta de padrões, correlações e anomalias em grandes conjuntos de dados para extrair informações valiosas e previamente desconhecidas. Actua como uma etapa exploratória crucial que transforma dados brutos numa estrutura compreensível, servindo frequentemente de base para tarefas de modelação preditiva e de aprendizagem automática (ML). Ao utilizar técnicas de estatística, sistemas de bases de dados e IA, a extração de dados ajuda a descobrir informações ocultas que podem servir de base a estratégias empresariais, investigação científica e inovação tecnológica.

Como funciona a extração de dados

O processo de extração de dados é frequentemente estruturado de acordo com quadros como o CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). As fases típicas incluem:

1. Recolha e integração de dados: Recolha de dados de várias fontes, que podem incluir bases de dados estruturadas, texto não estruturado ou imagens de um Data Lake.
2. Pré-processamento de dados: Envolve a limpeza de dados para tratar valores em falta ou inconsistentes e a transformação de dados para normalizar ou agregar os dados para análise. O aumento de dados também pode ser utilizado nesta fase para enriquecer o conjunto de dados.
3. Descoberta e modelação de padrões: Aplicação de algoritmos para identificar padrões. As tarefas mais comuns incluem a classificação, o agrupamento(K-Means), a regressão e a extração de regras de associação. Esta é a fase em que os algoritmos de ML são mais utilizados.
4. Avaliação e interpretação: Avaliar os padrões descobertos quanto à sua validade e utilidade. A visualização de dados é uma ferramenta fundamental neste caso, ajudando a tornar os resultados compreensíveis.
5. Implementação de conhecimentos: Integrar os conhecimentos descobertos em sistemas operacionais, como um motor de recomendação ou um sistema de deteção de fraudes.

Aplicações de IA e visão computacional no mundo real

A extração de dados é fundamental para o desenvolvimento de sistemas inteligentes em muitos sectores.

• IA no retalho e análise de cabazes de compras: Os retalhistas exploram vastos registos de transacções para descobrir que produtos são frequentemente comprados em conjunto. Por exemplo, descobrir que os clientes que compram pão também compram leite com frequência (uma regra de associação) pode informar estratégias de colocação de produtos, pacotes promocionais e publicidade direcionada. Esta análise do comportamento do cliente também alimenta os sistemas de recomendação personalizados. Saiba mais sobre como a IA está a alcançar a eficiência do retalho.
• Análise de imagens médicas: Na IA nos cuidados de saúde, as técnicas de extração de dados são aplicadas a registos médicos e conjuntos de dados de imagens em grande escala, como o conjunto de dados de tumores cerebrais. Ao explorar estes dados, os investigadores podem identificar padrões e correlações que ligam determinadas caraterísticas das imagens ou dados demográficos dos doentes a doenças. Isto ajuda a construir modelos de diagnóstico, como os de deteção de tumores, e apoia organizações como os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) no avanço da ciência médica.

Exploração de dados vs. conceitos relacionados

É importante distinguir a extração de dados de outros termos relacionados com a ciência dos dados.

• Aprendizagem automática (ML): Embora os termos sejam frequentemente utilizados de forma indistinta, são distintos. A extração de dados é um processo mais vasto de descoberta de conhecimentos a partir de dados. A aprendizagem automática é um conjunto de técnicas e algoritmos (por exemplo, aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada) que são frequentemente utilizados no processo de extração de dados para encontrar padrões. Na sua essência, a aprendizagem automática é uma ferramenta para atingir o objetivo da extração de dados.
• Análise de dados: A análise de dados é um domínio mais vasto centrado no exame de conjuntos de dados para tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. A extração de dados é um subconjunto específico da análise de dados que se centra na descoberta de padrões anteriormente desconhecidos, enquanto a análise de dados pode também envolver o teste de hipóteses predefinidas e a criação de relatórios de síntese.
• Grandes dados: Este termo refere-se aos conjuntos de dados vastos, complexos e em rápido crescimento. A extração de dados é o processo aplicado aos grandes dados para extrair valor dos mesmos. Os desafios do Big Data (volume, velocidade, variedade) exigem frequentemente ferramentas especializadas de extração de dados, como o ecossistema Apache Hadoop.
• Aprendizagem profunda (DL): Trata-se de um subcampo especializado da aprendizagem automática que utiliza redes neurais com muitas camadas. Os modelos DL, como os utilizados no Ultralytics YOLO, podem efetuar automaticamente a extração de caraterísticas a partir de dados brutos, como imagens, o que constitui uma poderosa capacidade num fluxo de trabalho de extração de dados para a Visão por Computador (CV). Plataformas como o Ultralytics HUB simplificam todo o processo, desde a gestão de conjuntos de dados até à formação de modelos.