Aplicações de Redes Neurais Artificiais em bases de dados públicas

1. Aplicações de Redes Neurais Artificiais em bases de dados públicas Fernando Meira Souza Braz de Matos Leonel Fonseca Ivo

2. Contextualização • Divisão do trabalho • Doenças Cardíacas • Contagem de Pessoas • Previsão de Resultados

3. Bases de Dados • Bases de dados obtidas • Base Heart – UCI • Base Building – UCI • Base da ESPN

4. Classificações • Doenças Cardíacas • Classificação usando MLP • Classificação usando Perceptron Simples • Classificação usando KNN

5. Regressões • Contagem de Pessoas • Regressão usando Adaline • Regressão usando MLP

6. Previsão • Previsão de resultados de jogos • Modelagem • Implementação usando Perceptron Simples

7. 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

8. 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

9. 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

10. Dúvidas

11. 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.