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

Lidio mauro Lima de Campos, Jonathan Cris Pinheiro Garcia

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 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. 


Palavras-chave


Redes Neurais Artificiais; Tomada de Decisão; Validação Cruzada.

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

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