Fusão de dados

A fusão de dados é um processo que combina várias fontes de dados para identificar informações mais precisas do que as disponíveis em cada fonte isoladamente. Ele usa dados de diferentes fontes - incluindo sensores, arquivos locais, bancos de dados e fontes externas - para criar um modelo unificado de um determinado sistema, situação, conceito ou cena. Isso permite uma compreensão mais abrangente do que qualquer uma das fontes poderia fornecer por si só.

A fusão de dados pode ser usada como parte de um processo de mineração de dados, aumentando a precisão dos resultados ao minerar um conjunto de dados em grande escala. Também pode ser usado na visão computacional para extração de recursos de imagem, como a detecção de objetos ou a interpretação de uma cena.

Além de proporcionar maior precisão, o Data Fusion ajuda a fornecer dados mais consistentes. Ao mesclar várias fontes, a probabilidade de dados incorretos é reduzida, pois as inconsistências são identificadas e corrigidas. Isso resulta em um conjunto de resultados de maior qualidade.

A fusão de dados é essencial em muitas áreas da computação, como robótica, inteligência artificial, segurança e Internet das Coisas. Ao criar modelos unificados de situações, as organizações podem otimizar as decisões e atingir níveis mais altos de precisão.

A fusão de dados pode ser realizada usando várias técnicas, como inferência bayesiana, filtragem de Kalman, teoria de Dempster-Shafer ou lógica difusa. A técnica adequada depende das fontes de dados e dos objetivos do processo.

A fusão de dados é uma ferramenta importante para melhorar a precisão e a consistência dos conjuntos de dados. É uma técnica poderosa que pode melhorar a compreensão de um determinado sistema, situação, conceito ou cena.