Olá!
Vc sabia que as redes neurais artificiais são importantíssimas pra a inteligência de negócios? Pois é. O post de hj vai falar sobre esse "cérebro amigo" da inteligência artificial. :-)
E querido amigo, querida amiga, elas tem muitas utilidades. Sabe aquela ligação que vc recebe da operadora de cartão de crédito perguntando se vc está mesmo em tal lugar comprando tal coisa? É uma rede neural artificial dizendo que aquela compra fugiu do seu padrão e que talvez não seja vc comprando. Em outras palavras, alguém pode estar se passando por vc e usando seu cartão para fazer compras. As RNAs podem te mostrar informações até então desconhecidas e são usadas em previsões de séries temporais, segmentações, reconhecimento de padrões, aproximação de funções, entre outros. Bom, deixa eu explicar melhor.
As redes neurais artificiais são programas de computador modelados de forma que imitem o comportamento do cérebro humano, ou seja, aprendem, erram e fazem descobertas. Assim como o nosso cérebro é composto por bilhões de neurônios, as RNAs também são formadas por unidades que nada mais são que pequenos módulos que simulam o funcionamento de um neurônio. Estes módulos recebem e transmitem informações.
As RNAs adquirem conhecimento através da experiência, isto é, através de um treinamento com regras que elas precisam pra resolver um determinado problema. A idéia é que ela aprenda essas regras e não decore os exemplos que são apresentados no treinamento dela. Costumamos dizer que a rede tem que ficar generalizada e não especialista, ou seja, ela tem que responder corretamente a qualquer padrão (dados de entrada) que for passado a ela e não somente responder à padrões iguais aos exemplos do treinamento.
Outra característica delas é o fato de poderem fazer associações entre padrões diferentes. Assim, a rede pode tratar de fotos de pessoas, sintomas de doenças, leitura de sensores e características de clientes.
Então, dependendo do problema que vc tenha existe um tipo de aprendizado pra sua rede neural artificial te ajudar. São basicamente 3 e estão abaixo:
- Aprendizado supervisionado: nesse caso, a RNA recebe um conjunto de dados de entrada e um conjunto de dados de saída que mostra como o primeiro conjunto deve responder. Dentro da rede ocorrem ajustes até que o erro de resposta entre o primeiro e o segundo conjunto seja aceitável. Exemplo: A rede deve reconhecer as letras do alfabeto. O primeiro conjunto de dados são as letras escritas à mão por alguém. O segundo conjunto tem o alfabeto escrito em letra de forma. Como a rede já está treinada, ela deve dizer corretamente qual é a letra que alguém está escrevendo, comparando com alfabeto em letra de forma.
- Aprendizado não-supervisionado: nesse caso, a rede se auto-organiza, ou seja, não é apresentado um conjunto de dados de saída pra que ela compare os resultados. A própria rede se organiza formando vários grupinhos dos dados de entrada que contenham características semelhantes. Exemplo: Uma rede que precise separar uma lista de clientes em vários perfis diferentes. Ela analisa cada um e vai agrupando os que têm características parecidas, formando uma lista de clientes segmentada.
- Híbrido: nesse último caso, a rede utiliza os dois tipos de apresendizado acima, o supervisionado e o não-supervisionado. Dessa forma, elas trabalham em conjunto e se completam. Exemplo: Uma das camadas da rede é auto-organizável e separa os clientes em perfis diferentes. Outra camada da rede é supervisionada e aprende os vários perfis de clientes. Assim, quando chega um cliente novo na sua lista, a segunda camada da rede é capaz de dizer a que grupo ele pertence.
As RNAs não servem pra tomar a decisão por vc. Aliás, nenhuma inteligência artificial deve substituir o homem e sim apoiar as decisões dele (pelo menos na inteligência de negócios :P). Então, ninguém precisa ficar com medo de perder o emprego pra uma máquina não, tá?
Essa explicação toda é bem básica e serve pra quem não sabia ainda que a inteligência artificial é uma ferramenta forte na área da inteligência de negócios. Agora é só colocar a cabeça pra funcionar e adaptar essa mais nova ferramenta aos seus trabalhos. ;-)
Na internet tem vários tutoriais mais técnicos e completos sobre Redes Neurais Artificiais. Vale consultar vários pra entender melhor. Um livro legal que eu usei pra estudar e que tem várias técnicas para BI é o Sistemas Inteligentes, da Solange Oliveira Rezende e editora Manole.
Mais tarde eu explico melhor cada tipo de rede e dou a lista de ferramentas open source e gratuitas que têm as redes implementadas!
Bjinhus pra vcs! :)
Vc sabia que as redes neurais artificiais são importantíssimas pra a inteligência de negócios? Pois é. O post de hj vai falar sobre esse "cérebro amigo" da inteligência artificial. :-)
E querido amigo, querida amiga, elas tem muitas utilidades. Sabe aquela ligação que vc recebe da operadora de cartão de crédito perguntando se vc está mesmo em tal lugar comprando tal coisa? É uma rede neural artificial dizendo que aquela compra fugiu do seu padrão e que talvez não seja vc comprando. Em outras palavras, alguém pode estar se passando por vc e usando seu cartão para fazer compras. As RNAs podem te mostrar informações até então desconhecidas e são usadas em previsões de séries temporais, segmentações, reconhecimento de padrões, aproximação de funções, entre outros. Bom, deixa eu explicar melhor.
As redes neurais artificiais são programas de computador modelados de forma que imitem o comportamento do cérebro humano, ou seja, aprendem, erram e fazem descobertas. Assim como o nosso cérebro é composto por bilhões de neurônios, as RNAs também são formadas por unidades que nada mais são que pequenos módulos que simulam o funcionamento de um neurônio. Estes módulos recebem e transmitem informações.
As RNAs adquirem conhecimento através da experiência, isto é, através de um treinamento com regras que elas precisam pra resolver um determinado problema. A idéia é que ela aprenda essas regras e não decore os exemplos que são apresentados no treinamento dela. Costumamos dizer que a rede tem que ficar generalizada e não especialista, ou seja, ela tem que responder corretamente a qualquer padrão (dados de entrada) que for passado a ela e não somente responder à padrões iguais aos exemplos do treinamento.
Outra característica delas é o fato de poderem fazer associações entre padrões diferentes. Assim, a rede pode tratar de fotos de pessoas, sintomas de doenças, leitura de sensores e características de clientes.
Então, dependendo do problema que vc tenha existe um tipo de aprendizado pra sua rede neural artificial te ajudar. São basicamente 3 e estão abaixo:
- Aprendizado supervisionado: nesse caso, a RNA recebe um conjunto de dados de entrada e um conjunto de dados de saída que mostra como o primeiro conjunto deve responder. Dentro da rede ocorrem ajustes até que o erro de resposta entre o primeiro e o segundo conjunto seja aceitável. Exemplo: A rede deve reconhecer as letras do alfabeto. O primeiro conjunto de dados são as letras escritas à mão por alguém. O segundo conjunto tem o alfabeto escrito em letra de forma. Como a rede já está treinada, ela deve dizer corretamente qual é a letra que alguém está escrevendo, comparando com alfabeto em letra de forma.
- Aprendizado não-supervisionado: nesse caso, a rede se auto-organiza, ou seja, não é apresentado um conjunto de dados de saída pra que ela compare os resultados. A própria rede se organiza formando vários grupinhos dos dados de entrada que contenham características semelhantes. Exemplo: Uma rede que precise separar uma lista de clientes em vários perfis diferentes. Ela analisa cada um e vai agrupando os que têm características parecidas, formando uma lista de clientes segmentada.
- Híbrido: nesse último caso, a rede utiliza os dois tipos de apresendizado acima, o supervisionado e o não-supervisionado. Dessa forma, elas trabalham em conjunto e se completam. Exemplo: Uma das camadas da rede é auto-organizável e separa os clientes em perfis diferentes. Outra camada da rede é supervisionada e aprende os vários perfis de clientes. Assim, quando chega um cliente novo na sua lista, a segunda camada da rede é capaz de dizer a que grupo ele pertence.
As RNAs não servem pra tomar a decisão por vc. Aliás, nenhuma inteligência artificial deve substituir o homem e sim apoiar as decisões dele (pelo menos na inteligência de negócios :P). Então, ninguém precisa ficar com medo de perder o emprego pra uma máquina não, tá?
Essa explicação toda é bem básica e serve pra quem não sabia ainda que a inteligência artificial é uma ferramenta forte na área da inteligência de negócios. Agora é só colocar a cabeça pra funcionar e adaptar essa mais nova ferramenta aos seus trabalhos. ;-)
Na internet tem vários tutoriais mais técnicos e completos sobre Redes Neurais Artificiais. Vale consultar vários pra entender melhor. Um livro legal que eu usei pra estudar e que tem várias técnicas para BI é o Sistemas Inteligentes, da Solange Oliveira Rezende e editora Manole.
Mais tarde eu explico melhor cada tipo de rede e dou a lista de ferramentas open source e gratuitas que têm as redes implementadas!
Bjinhus pra vcs! :)
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