Aplicações de Redes Neurais Artificiais em bases de dados públicas
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Aplicações de Redes Neurais Artificiais em
bases de dados públicas
Fernando Meira Souza Braz de Matos
Leonel Fonseca Ivo
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Contextualização
Divisão do trabalho
Doenças Cardíacas
Contagem de Pessoas
Previsão de Resultados
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Bases de Dados
Bases de dados obtidas
Base Heart – UCI
Base Building – UCI
Base da ESPN
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Classificações
Doenças Cardíacas
Classificação usando MLP
Classificação usando Perceptron Simples
Classificação usando KNN
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Regressões
Contagem de Pessoas
Regressão usando Adaline
Regressão usando MLP
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Previsão
Previsão de resultados de jogos
Modelagem
Implementação usando Perceptron Simples
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Previsão
Previsão de resultados de jogos
Modelagem
Entrada da rede: matriz NxM, sendo N o número de jogos da rodada e M o número de características sendo analisadas
Saída da rede: Melhores valores dos pesos das características para a rodada no geral
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Previsão
Previsão de resultados de jogos
Modelagem Não seria utilizada uma matriz de saída esperada
Utilização de uma matriz para guardar os melhores valores dos pesos de cada característica, em cada rodada
Utilização dos valores salvos na tabela acima descrita para cálculo da força do time
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Previsão
Previsão de resultados de jogos
Modelagem
F: força do time na rodada r: peso da rodada em relação à data v: vetor com os valores de cada característica do jogo da rodada p: vetor com os valores de importância de cada característica
m
i
ipivrF1
)()(
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Dúvidas
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Referências
Antônio de Padua Braga, Andre Ponce de Leon F. de Carvalho, and Teresa Bernarda Ludermir. Redes Neurais Articiais: Teoria e Aplicações. LTC, Rio de Janeiro, 2 edition, 2007.