Integração entre conhecimento humano e aprendizado de máquina na saúde

O que é um Sistema Híbrido? No contexto da Inteligência Artificial (IA) aplicada à medicina, um sistema híbrido representa a fusão de duas abordagens complementares para potencializar o diagnóstico: a IA Simbólica e a IA Numérica. IA Simbólica (Baseada em Conhecimento) A IA Simbólica, fundamentada em lógicas de regras como SE-ENTÃO (IF-THEN), busca reproduzir o raciocínio humano. Ela opera com conhecimento explícito e lógica formal. Em um Sistema Especialista (SE) médico, isso se traduz em codificar o conhecimento e a experiência de um médico especialista em uma base de regras....

Teoria da Decisão

A Teoria da Decisão, proposta por Herbert Alexander Simon, revolucionou a compreensão sobre como decisões são tomadas na prática. Contrariando os modelos econômicos clássicos que assumiam um agente racional com informação completa (homo economicus), Simon introduziu o conceito de Racionalidade Limitada (Bounded Rationality). Esta abordagem reconhece que decisores humanos e sistemas automatizados operam sob restrições severas: limitações cognitivas, informações incompletas e pressão temporal.
Este trabalho explora como a teoria de Simon fundamenta os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) modernos e examina os desafios éticos quando esses princípios são implementados em algoritmos de Inteligência Artificial.

Data Lake

Um Data Lake é um repositório centralizado, que permite armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala.Para que um Data Lake torne os dados utilizáveis, ele precisa ter mecanismos definidos para catalogar e proteger os dados. Sem esses elementos, os dados não podem ser encontrados ou serem considerados confiáveis,o que acaba resultando em um “pântano de dados”. Figura 1 - Data Lake Data Lake x Data Warehousing Um data warehouse é um banco de dados otimizado para analisar dados relacionais provenientes de sistemas transacionais e aplicações de linha de...

Tutorial simplificado de agrupamento: K-means

Modelos de agrupamento são técnicas de aprendizado não supervisionado usadas para organizar dados em grupos (clusters) de forma que elementos semelhantes fiquem no mesmo grupo e diferentes fiquem em grupos distintos. Eles são amplamente aplicados quando não há rótulos ou classes pré-definidas nos dados. O K-means é um dos algoritmos de agrupamento mais conhecidos. Ele funciona dividindo os dados em K grupos, de acordo com a proximidade entre os pontos e os centróides (as médias de cada grupo). O processo é repetido até que os centróides se estabilizam, ou seja,...

Sistemas de Apoio à Decisão para Otimização de Abastecimento no Transporte Rodoviário Brasileiro

Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) são ferramentas computacionais desenvolvidas para auxiliar indivíduos ou grupos na tomada de decisão, especialmente em problemas complexos que exigem acesso a dados e análises detalhadas. Um aspecto fundamental do SAD é a modelagem, que consiste em criar uma representação ou abstração da realidade. A realidade é geralmente muito complexa, e a modelagem ajuda a simplificar o problema, focando apenas nos aspectos relevantes para a solução. Figura 1 - Caminhão Ilustrativo (Fonte: Center Peças Fabbri. Tipos de caminhão: conheça as suas variações e utilidades. 2022.)...

REVISA

Este site foi criado por alunos da disciplina de Sistemas de Apoio à Decisão, da FT/UNICAMP, com orientação do professor, como parte das atividades do curso. A ideia aqui é compartilhar, de forma simples e prática, os principais conceitos que a gente estudou ao longo das aulas.

Você vai encontrar tutoriais rápidos, exemplos de aplicações e estudos de caso, tudo produzido em grupo (com 4 ou 5 pessoas) e pensado para ajudar tanto quem está aprendendo quanto quem já atua na área.

O conteúdo aborda temas como aspectos da tomada de decisão, mineração de dados, inteligência artificial e outros assuntos que apoiam a tomada de decisão baseada em dados.

Nosso objetivo é criar um espaço leve e útil para quem quer aprender mais, revisar os tópicos do curso ou simplesmente explorar ideias novas. Esperamos que o material te ajude de verdade — e que ele possa ser útil muito além da sala de aula!

Trabalhos