Redes neurais: diferenças entre revisões

== Análise de Padrões ==

=== Uma explicação para quase tudo ===

;Apresentação

Durante séculos o homem pesquisa, identifica e qualifica eventos, comportamentos e outras variáveis em um padrão observado, empiricamente ou não, partãa prever ou entender determinados assuntos. São muitos os exemplos, resultados, aplicações e confiabilidades. Entretanto, nem todos os eventos são mensuráveis ou seguem uma lógica que permita sua previsão com aceitavel grau de sucesso. Fenomenos sociais, em geral, são assim.

 

 

A proposta fundamental é instigar no leitor a curiosidade sobre o tema; mostrar que existem enormes áreas não exploradas e diversas outras que ainda não foram criadas onde a inovação não está na inventividade e, sim, na observação.

Para analisarmos padrões o passo fundamental é a observação. É exatamente esse processo inicial, fundamental e natural que nos fornecerá os dados para serem analisados. Existem diversas formas bem documentadas sobre análise de padrões. Todas as ferramentas estatísticas são maneiras diferentes ou relacionadas utilizadas para identificar padrões, tratar dados e prever eventos e ocorrências.

 

 

Por ser um exemplo lógico, bem como uma adição, muitas vezes não observamos os fatos em si.

A análise de padrões, por sua vez, tem por essencia e início a observação de eventos. Para ser de nosso conhecimento e nossa aceitabilidade lógica a probabilidade de sucesso no lançamento proposto, foram analisados diversos lançamentos do mesmo dado. Com isso a informação começou a ser criada. Observamos, por exemplo, de que a cada X lançamentos o número Y era repetido, quase sempre, em uma razão proporcional que nos permitiu criar um padrão confiável de previsão de um evento futuro.

 

Entretanto, a previsão futura não é a única observação real que temos com a ánalise de padrões. Ainda no exemplo supra citado, mudemos a pergunta. Se ao invés de perguntar qual seria nossa chance em tirar um determinado número em um lançamento aleatório, pensemos no objeto: Foram feitos 8 lançamentos de um determinado objeto onde o número dois, em intervalo de um a seis, apareceu uma vez. Qual é a forma do objeto? Por nossa ánalise de eventos e fatos suporemos, com aceitavel grau de confiabilidade, que o objeto em questão é um cubo, um dado. Não apenas pelo número de faces desse objeto mas como pelo número de lançamentos e da escala.

Nesse exemplo temos três váriaveis importantes para determinar o tipo de objeto em questão: o número de lançamentos, o intervalo e o resultado.

 

Em resumo, a ánalise de padrões depende de variáives e dados que serão observado para serem estudados e, finalmente, previstos. A previsão, por sua vez, tem um grau de confiabilidade aceito ou não. Esse grau é determinado, principalmente, pelo risco.

 

;Redes Neurais

As redes neurais são ferramentas largamente utilizadas em diversas áreas da sociedade e pouquissimo utilizada em outras. A idéia, no geral, é excelente. Uma rede neural é, fundamentalmente, uma ánalise de padrões. Embora existam várias versões comerciais dessas redes para propositos diferentes, nós criamos as nossas próprias a todos os momentos. A analogia do nome desse método é feita com relação ao cérebro humano. Temos diversas áreas específicas em nosso cérebro que podem existir independentemente uma das outras exercendo apenas sua função e pode, também, interagir com outras áreas.

 

 

Suponhamos que o dado cliente é idoso, não tem histórico de compras fora do seu estado e não costuma viajar. Pelo fato do cliente ser idoso, não ter o hábito de viajar e não ter histórico de compras fora do seu estado de origem, a probabilidade de que esse cliente não tenha efetuado tal compra passa a ser dominante.

O histórico é fundamental para esse tipo de análise. Ele é quem fornecerá as informações que serão observadas para o tratamento dos dados em questão.

 

Os dois exemplos são bastante simples e até certo ponto, incompletos. Existem muitas outras variáveis atribuidas em casos como esses para determinar certo grau de confiabilidade.