Application of recurrent and deep neural networks in classification tasks

Autores

  • Lidio Mauro Lima De Campos UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
  • Danilo Souza Duarte Universidade Federal do Pará/Instituto de Ciências Exatas e Naturais

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2020.v20i3.1709

Palavras-chave:

Redes Neurais Profundas, Classificação de Dados, Inteligência Artificial

Resumo

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tem sido utilizadas nas soluções de variados problemas, dentre eles, os que envolvem tomada de decisões. Neste escopo, o objetivo desta pesquisa é apresentar uma ferramenta que dê suporte ao processo de decisão para seleção de cultivares de vinho e avaliação de carros, por meio da utilização de RNAs multilayer perceptron, profundas e recorrentes. Verificando-se sua eficácia e a melhor convergência, por meio do Modelo de Validação Cruzada. Os resultados elencados indicam a eficiência da técnica, para ambos os problemas, haja vista que a capacidade de generalização das RNAs testadas para o dataset wine foi em média de 85,58% utilizando a arquitetura de 3 camadas, 86,58% para a rede profunda e 93,53% para a rede recorrente, e para o dataset car evaluation  foi em média de 93,71% utilizando a rede recorrente.

Biografia do Autor

Lidio Mauro Lima De Campos, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ

Professor Adjunto III da Universidade Federal do Pará - UFPA na Faculdade de Computação / Instituto de Ciências Exatas e Naturais (ICEN). Doutor em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação Aplicada pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGGE na mesma instituição (2016), Mestre em Ciência da Computação, Área de Concentração: Sistemas do Conhecimento, pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (2001), Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará - UFPA (1998) e em Tecnólogo em Processamento de Dados pela Universidade da Amazônia - UNAMA. É Certificado PMP-Project Management Professional pelo Project Management Institute (PMI-Pennsylvania-EUA). Na área de pesquisa e desenvolvimento atua em Computação Natural, Aprendizagem de Máquina, Inteligência Computacional , Mineração de Dados e Gerencia de Projetos. Atuou na Universidade Federal do Ceará - UFC, Campus de Quixadá, como professor do Curso de Sistemas de Informação, como Analista de Gestão de Tecnologia da Informação na ETICE-Empresa de Tecnologia da Informação do Ceará (http://www.etice.ce.gov.br/), como Analista de Sistemas na EMBRAPA-Empresa Brasileira de Pesquisas Agropecuárias (www.embrapa.br) e no IDESP - Instituto do Desenvolvimento Econômico, Social e Ambiental do Pará (http://www.idesp.pa.gov.br/). É Membro do IEEE (93403017).

Danilo Souza Duarte, Universidade Federal do Pará/Instituto de Ciências Exatas e Naturais

Bacharelando em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Pará. Bolsista de Iniciação Ciêntifica pelo programa UPPA-IC.

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Publicado

2020-09-11

Como Citar

De Campos, L. M. L., & Duarte, D. S. (2020). Application of recurrent and deep neural networks in classification tasks. Revista Gestão & Tecnologia, 20(3), 59–79. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2020.v20i3.1709

Edição

v. 20 n. 3 (2020): Julho/Setembro

Seção

ARTIGO

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