Última alteração: 2018-12-06
Resumo
Observando o desenvolvimento tecnológico no decorrer das últimas décadas, é notável uma troca da mão de obra humana por máquinas devido ao alto poder de processamento que estas possuem, com capacidade de realizar, em poucos segundos, tarefas que o cérebro humano demoraria meses para concluir. Por outro lado, o cérebro humano consegue tomar decisões através das experiências passadas, fazendo com que consiga fazer melhores escolhas. Com base nisso as Redes Neurais Artificiais foram criadas onde, através de um algoritmo, são realizados cálculos e a fim de otimizar futuras escolhas. Isto é feito através de um processo de aprendizado conduzido apropriadamente.
Em um de nossos estudos, treinamos uma rede neural para fazer a distinção entre espécies de flores a partir de dados como tamanho de suas pétalas e sépalas. Os dados foram obtidos de uma base de dados da Universidade da Califórnia Irvine e o modelo de rede neural foi o Perceptron de Rosenblatt, que contém apenas um neurônio.
Consideramos também no nosso projeto redes neurais com múltiplos neurônios, pois estas conseguem resolver problemas matematicamente mais complexos do que aqueles tratados pelo Perceptron de Rosenblatt. Avaliamos a performance da nossa implementação deste modelo através de um problema gerado matematicamente.