Mineração de Dados, ou Prospecção de Dados é um processo de alta complexidade, dentre os vários processos existentes na área da Inteligência Artificial, explorando grandes quantidades de dados com o intuito de obter informações que possam ser utilizadas em prol das tomadas de decisões e adoção de estratégias de negócios; são os importantes insights.
Dentro do conceito de Machine Learning, ou Aprendizado de Máquinas, as máquinas aprendem com vários processos, dentre eles através de algoritmos, Redes Neurais e Mineração de Dados. Em se tratando de Mineração de Dados, existe uma hierarquia em relação às etapas, que são de suma importância. São elas: de Análise Descritiva de Dados, em que os dados serão descritos, organizados, discretizados, através de distribuições de frequências. De Análise de Grupos, Predição, que pode ser por Classificação e Estimação, e Associação.
O Data Mining, ou Mineração de Dados, envolve a Modelagem Preditiva. A modelagem Preditiva se baseia em hipóteses por indução, em que o aprendizado de máquinas acontece de forma supervisionada. A análise identifica a probabilidade de resultados futuros, fazendo uso de dados históricos.
A análise Preditiva permite que as empresas utilizem Big Data para se deslocar de uma visão histórica a uma análise prospectiva dos clientes. A prática extrai informações de conjuntos de dados, a fim de determinar padrões, compreender clientes, melhorar produtos, prever riscos, e resultados futuros.
Tudo isso feito pelas máquinas que, com a Mineração de Dados, focam em análises exploratórias através do aprendizado.
A Inteligência Artificial têm sido utilizada e aperfeiçoada em diversas áreas. Na área das Engenharias, com a criação de sistemas inteligentes com a capacidade de identificar peças / produtos danificados numa linha de produção, com o uso de algoritmos de visão computacional de reconhecimento de imagens. Na área da saúde, com algoritmos capazes de analisar imagens médicas com precisão superior a dos seres humanos. Graças a esses algoritmos, doenças são identificadas de uma forma mais rápida, e medicamentos têm tido suas fórmulas aprimoradas nas indústrias farmacêuticas.
Com a junção entre Data Mining, Deep Learning, Redes Neurais e várias automações presentes na Robótica, é possível fazer uso da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquinas para detecção de objetos esparsamente distribuídos em imagens médicas. Regressão estruturada para a análise de imagens microscópicas, análise de vídeos médicos, segmentação de tumores em imagens de ressonâncias magnéticas, segmentação de deformações da próstata com Deep Learning, categorizar patologias, dentre outros processos importantíssimos que só são possíveis com o emaranhado de informações e possibilidades presentes na área da Inteligência Artificial.
O Aprendizado de Máquinas têm contribuído de forma ascendente com as pessoas, em todas as áreas em que é aplicado. Na área da saúde, tem salvado vidas, e devolvido a esperança para pessoas que, com o passar do tempo, não enxergam mais o Aprendizado das Máquinas como algo ameaçador, mas como algo que muito contribui com a evolução humana, e ficará presente eternamente na história da humanidade. Humanos e máquinas trabalhando juntos em prol de um bem maior: a melhora da qualidade de vida.
