Algoritmo dá a computadores uma capacidade quase humana

Redação do Site Inovação Tecnológica
25/09/2008

Nós temos uma capacidade inata, e uma tendência quase inconsciente em utilizar essa capacidade, de encontrar padrões em grandes volumes de dados e informações. Foi assim que nossos antepassados traçaram as constelações na infinidade de estrelas que eles observavam no céu, e é assim que nós localizamos um grupo de amigos no meio de um salão lotado.

Algoritmo dá aos computadores a capacidade de encontrar padrões em dados brutos

Novo algoritmo consegue encontrar padrões em dados brutos, identificando a estrutura - ordens lineares, anéis ou clusters - que melhor descreve os dados.[Imagem: Charles Kemp]

Capacidade de ordenação

Seria muito útil se conseguíssemos replicar essa capacidade nos computadores - a Era da Informação está gerando uma quantidade de dados maior do que tudo o que a humanidade gerou ao longo de milênios. Sabemos que essa montanha de dados contém informações valiosas, mas só conseguiremos tirar proveito delas se os próprios computadores forem capazes de capturá-las para nós.

Para que um computador ordene um conjunto de dados, nós devemos encontrar a ordem subjacente a esses dados e então dizer ao computador como ordená-los, por meio de um programa.

Encontrando padrões em dados brutos

Agora, pesquisadores do MIT elaboraram um algoritmo que é capaz de encontrar um padrão nos dados brutos, e então ordená-los segundo esse padrão. "Em vez de procurar por um tipo particular de estrutura, nós criamos um algoritmo mais amplo que é capaz de testar todas essas estruturas e pesá-las umas contra as outras," explica Joshua Tenenbaum, coordenador da pesquisa.

O algoritmo consegue entender vários tipos de estruturas de dados, como árvores, ordens lineares, anéis, hierarquias dominantes, clusters etc. Ele analisa os dados brutos até encontrar a estrutura que melhor os descreve e então ordena os dados seguindo essa estrutura.

Os humanos fazem isso o tempo todo, na vida diária, freqüentemente de forma inconsciente. Várias descobertas-chave na história da ciência também consistiram na localização desses padrões, como na elaboração da Tabela Periódica ou na criação do sistema de classificação das espécies utilizada pela biologia.

quarta-feira, 22 de outubro de 2008

Fundamentos de Banco de Dados

1 - Dado, Informação, Conhecimento

2 - Definição de Dado

2.1 - Termo (Elemento Simbólico - Símbolo - Valor - Dado)

3 - Definição de Informação

3.1 - Natureza da Informação

3.2 - Características da Informação

4 - Definição de Conhecimento

4.1 - Sociedade do Conhecimento

4.2 - Propósito do Conhecimento

4.3 - Conhecimento Organizacional

5 - Tecnologia da Informação e Banco de Dados

6 - Definição de Banco de Dados

6.1 - Banco de Dados - Exemplo

7 - Características Básicas dos Bancos de Dados

7.1 - Estrutura

7.2 - Estado

7.3 - Comportamento

7.4 - Transação

7.5 - Persistência (Durabilidade)

7.6 - Consistência (Integridade)

8 - Modelo de Dados, Esquema, Instância

9 - Tipos de Banco de Dados

9.1 - Classificação - Modelo de Dados Implementado

9.1.1 - Banco de Dados Hierárquico

9.1.1.1 - Exemplo de Banco de Dados Hierárquico

9.1.2 - Banco de Dados de Rede

9.1.2.1 - Exemplo de Banco de Dados de Rede

9.1.3 - Banco de Dados Relacional

9.1.3.1 - Exemplo de Banco de Dados Relacional

9.1.3.2 - Exemplo de Banco de Dados Relacional

9.1.4 - Banco de Dados Orientado a Objetos

9.1.5 - Banco de Dados Objeto Relacional

10 - Sistema de Banco de Dados - SBD - Database System - DBS

11 - Sistema Gerenciador de Banco de Dados - SGBD - Database Management System - DBMS

11.1 - Sistema Gerenciador de Banco de Dados - SGBD - Classificação

12 - Idependência de Dados

13 - Arquitetura ANSI/SPARC

14 - Linguagem de Banco de Dados

15 - Utilitário de Banco de Dados

MER - Modelo Entidade Relacionamento

Modelo Entidade Relacionamento (MER)

1 - Um Meta-Modelo para o MER

2 - Peter Chen

3 - Diagrama de Entidades e Relacionamentos (DER)

4 - Modelo Entidade Relacionamento (MER) - (Notação Engenharia da Informação)

5 - Componentes (Elementos) de Modelagem do MER

5.1 - Componente (Elementos) de Modelagem Estruturais

5.1.00 - Requisito de Informação

5.1.01 - Entidade

5.1.02 - Relacionamento

5.1.03 - Valor

5.1.04 - Entidade-Tipo

5.1.05 - Relacionamento-Tipo

5.1.06 - Atributo

5.1.07 - Entidade-Fraca

5.1.08 - Entidade-Tipo Associativa, Entidade-Tipo Agregada (Agregação)

5.1.09 - Auto-Relacionamento

5.1.10 - Relacionament-Tipo - Generalização

5.2 - Componentes (Elementos) de Modelagem Comportamentais

5.2.1 - Regras de Negócio

5.2.2 - Regras de Restrição de Integridade

5.2.2.1 - Identificação

5.2.2.2 - Cardinalidade

5.2.2.3 - Repetição

5.2.2.4 - Cobertura

5.2.3. - Regras de Derivação (Regra de Cálculo - Regra de Inferência)

6 - Construtores de Modelagem do MER

6.1 - Mecanismos de Abstração

6.1.1 - Classificação - Instanciação

6.1.2 - Generalização - Especialização

6.1.3 - Classificação - Generalização

6.1.4 - Agregação (Composição) - Decomposição

6.1.5 - Associação

7 - Regras de Modelagem com o MER

7.1 - Critérios de Qualidade do Projeto Conceitual de Banco de Dados

7.2 - Correção

7.3 - Completeza

7.4 - Minimalidade

7.5 - Expressividade

7.6 - Legibilidade

7.7 - Flexibilidade

7.01 - Mini-Mundo 01
7.01 - Mini-Mundo 01 - Solução

7.02 - Mini-Mundo 02
7.02 - Mini-Mundo 02-A - Solução
7.02 - Mini-Mundo 02B - Solução

7.03 - Mini-Mundo 03
7.03 - Mini-Mundo 03 - Solução

7.04 - Mini-Mundo 4
7.04 - MIni-Mundo 04 - Solução

7.05 - Mini-Mundo 05
7.05 - Mini-Mundo 05 - Solução

7.06 - Mini-Mundo 06

7.07 - Mini-Mundo 07
7.07 - Mini-Mundo 07 - A - Solução
7.07 - Mini-Mundo 07 - B - Solução

7.08 - Mini-Mundo 08
7.08 - Mini-Mundo 08 – Solução

7.09 - Mini-Mundo 9

7.11 - Mini-Mundo 11

8 - Exemplos de Diagrama de Entidades e Relacionamentos

8.1 - Diagrama de Entidades e Relacionamento - DER

8.2 - Diagrama de Entidades e Relacionamentos - DER

8.3 - Diagrama de Entidades e Relacionamentos - DER

8.4 - Diagrama de Entidades e Relacionamentos - DER