Seleção de atributos baseado no algoritmo de otimização por colônia de formigas para processos mineradores.

Abstract

Analise avançada de dados referentes aos processos relacionados á atividade mineradora apresentam um cenário desafiador que é extrair conhecimento útil a partir de diferentes bancos de dados. Diante disto, inserido na ciência de Mineração de Dados, uma tecnologia utilizada na fase de pré-processamento dos dados conhecida como Seleção de Atributos visa reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar suas variáveis relevantes, aumentando assim o poder ´ preditivo do classificador. Abordagens computacionais baseadas em Inteligência de Enxame vem se destacando para esta etapa. A seguinte Dissertação aborda a evolução dos algoritmos baseado na Otimização por Colônia de Formigas, conhecido algoritmo meta-heurístico de exploração, aplicados a Seleção de Atributos, assim como a proposta de um novo método com características do tipo Filter e Wrapper. Seu desempenho e avaliado a partir de diferentes ´ bancos de dados e também comparando-se seus resultados com outros algoritmos referenciais acerca do tema. Uma aplicação pratica da redução da dimensionalidade de um banco de dados relacionados à gestão de pátios, adotando-se um algoritmo referencial e descrito através de artigo. O trabalho foi orientado através da metologia de dados CRISP-DM e disponibilizado ´ um projeto no Github a partir do produzido.