Redes neurais apoiando a tomada de decisão na análise de crédito bancário e detecção do câncer de mama

Autores/as

  • Lidio mauro Lima de Campos UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
  • Jonathan Cris Pinheiro Garcia Universidade Federal do Pará

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2019.v19i1.1451

Palabras clave:

Redes Neurais Artificiais, Tomada de Decisão, Validação Cruzada.

Resumen

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 médica no diagnóstico do câncer de mama e da concessão de crédito bancário a clientes de um banco, por meio da utilização de uma RNA Multilayer Perceptron. Verificando-se sua eficácia e a melhor convergência, por meio do Modelo de Validação Cruzada (k=5), para o treinamento e testes de RNA’s. Os testes foram realizados com diferentes números de neurônios na camada escondida, utilizando-se como comparativo o erro quadrático médio, visando otimizar o desempenho da RNA. Uma taxa de aprendizado em torno de 0,9 foi adequada nas simulações para os dois problemas. Os resultados elencados indicam a eficiência da técnica, para ambos os problemas, haja vista que a capacidade de generalização das RNAs testadas foi em média de 97,31% para o diagnóstico do câncer de mama e 99,1% para a concessão de crédito bancário. 

Biografía del autor/a

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).

Jonathan Cris Pinheiro Garcia, Universidade Federal do Pará

Possui graduação em Geofisica pela Universidade Federal do Pará(2014). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geofísica. E graduando em Sistemas de Informação pela mesma instituição.

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Publicado

2019-01-01

Cómo citar

de Campos, L. mauro L., & Garcia, J. C. P. (2019). Redes neurais apoiando a tomada de decisão na análise de crédito bancário e detecção do câncer de mama. Revista Gestão & Tecnologia, 19(1), 90–112. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2019.v19i1.1451

Número

Vol. 19 Núm. 1 (2019): Janeiro/Março

Sección

ARTIGO

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Derechos de autor 2019 Revista Gestão & Tecnologia

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