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Desenvolvimento de Rede Neural SOM: Um Estudo de Caso para Segmentação de Perfis

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Manoel Jorge Ribeiro Neto
Manoel Jorge Ribeiro Neto

1. O documento descreve um estudo sobre redes neurais SOM (Self-Organizing Map) e o desenvolvimento de um sistema capaz de segmentar perfis de usuários. 2. É apresentada a motivação para o trabalho, que é a dificuldade humana de analisar e classificar milhares de perfis de usuários. As redes neurais SOM podem ajudar nessa tarefa. 3. O objetivo proposto é estudar as redes neurais SOM e implementar um sistema para segmentar perfis como estudo de caso.

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Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Desenvolvimento de Rede Neural SOM Trabalho de Conclus˜ao de Curso Manoel Jorge Ribeiro Neto Evandro de Barros Costa Rˆomulo Nunes de Oliveira Instituto de Computac¸ ˜ao Universidade Federal de Alagoas 30 de Marc¸o de 2007 Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Sum´ario 1 Resumo 2 Introduc¸ ˜ao 3 Redes Neurais 4 Mapas Auto-Organiz´aveis 5 Segmentac¸ ˜ao de perfis 6 Conclus˜ao Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Resumo Neste trabalho, apresenta-se um estudo sobre Redes Neurais, com foco nas redes SOM (Self-Organizing Map, ou Mapa Auto-Organiz´avel). Decorrente deste estudo, desenvolve-se um sistema de software capaz de agrupar os diferentes perfis de um dom´ınio. O sistema de software criado ´e composto por um componente que implementa o algoritmo SOM. A visualizac¸ ˜ao do mapa gerado pelo algoritmo, desta forma, ´e efetuada por um Mapa Contextual, por meio do qual ´e poss´ıvel identificar os agrupamentos do dom´ınio e, desta maneira, segmentar os diferentes grupos de perfis pertinentes ao mesmo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Motivac¸ ˜ao Antes mesmo da popularizac¸ ˜ao da inform´atica, muitas instituic¸ ˜oes ofereciam servic¸os destinados a usu´arios em massa. Com a evoluc¸ ˜ao da tecnologia, os servic¸os passaram a agregar milhares (ou at´e milh˜oes) de usu´arios, tornando humanamente imposs´ıvel a tarefa de analisar os mais diversos perfis, classificando-os de acordo com suas similaridades. Diante disso, a Inteligˆencia Artificial oferece muitas t´ecnicas para abordar esse problema. Entre elas, est´a a utilizac¸ ˜ao de redes SOM (Self-Organizing Map), que ´e um tipo especial de Rede Neural artificial, capaz de realizar agrupamentos e classificac¸ ˜oes em mapas bidimensionais. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Motivac¸ ˜ao Antes mesmo da popularizac¸ ˜ao da inform´atica, muitas instituic¸ ˜oes ofereciam servic¸os destinados a usu´arios em massa. Com a evoluc¸ ˜ao da tecnologia, os servic¸os passaram a agregar milhares (ou at´e milh˜oes) de usu´arios, tornando humanamente imposs´ıvel a tarefa de analisar os mais diversos perfis, classificando-os de acordo com suas similaridades. Diante disso, a Inteligˆencia Artificial oferece muitas t´ecnicas para abordar esse problema. Entre elas, est´a a utilizac¸ ˜ao de redes SOM (Self-Organizing Map), que ´e um tipo especial de Rede Neural artificial, capaz de realizar agrupamentos e classificac¸ ˜oes em mapas bidimensionais. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Motivac¸ ˜ao Antes mesmo da popularizac¸ ˜ao da inform´atica, muitas instituic¸ ˜oes ofereciam servic¸os destinados a usu´arios em massa. Com a evoluc¸ ˜ao da tecnologia, os servic¸os passaram a agregar milhares (ou at´e milh˜oes) de usu´arios, tornando humanamente imposs´ıvel a tarefa de analisar os mais diversos perfis, classificando-os de acordo com suas similaridades. Diante disso, a Inteligˆencia Artificial oferece muitas t´ecnicas para abordar esse problema. Entre elas, est´a a utilizac¸ ˜ao de redes SOM (Self-Organizing Map), que ´e um tipo especial de Rede Neural artificial, capaz de realizar agrupamentos e classificac¸ ˜oes em mapas bidimensionais. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Proposta A proposta do trabalho ´e, portanto: Pormenorizar o assunto, com o estudo de Redes Neurais SOM. Como estudo de caso, implementar um sistema segmentador de perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Proposta A proposta do trabalho ´e, portanto: Pormenorizar o assunto, com o estudo de Redes Neurais SOM. Como estudo de caso, implementar um sistema segmentador de perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Representac¸ ˜ao de um neurˆonio O neurˆonio ´e a base das Redes Neurais, sendo que os neurˆonios de uma rede s˜ao conectados por v´ınculos orientados. Um neurˆonio ´e constitu´ıdo pelos seguintes elementos b´asicos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Representac¸ ˜ao de um neurˆonio O neurˆonio ´e a base das Redes Neurais, sendo que os neurˆonios de uma rede s˜ao conectados por v´ınculos orientados. Um neurˆonio ´e constitu´ıdo pelos seguintes elementos b´asicos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio 1 Um conjunto de sinapses: com cada sinapse associada a um peso wkj, cujo valor ´e multiplicado pelo sinal de entrada xj; 2 Um adicionador: que efetua a soma dos sinais de entrada (j´a devidamente multiplicados pelos pesos wkj; 3 Uma func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao: que serve para “ativar” ou “desativar” o neurˆonio, dependendo de suas entradas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio 1 Um conjunto de sinapses: com cada sinapse associada a um peso wkj, cujo valor ´e multiplicado pelo sinal de entrada xj; 2 Um adicionador: que efetua a soma dos sinais de entrada (j´a devidamente multiplicados pelos pesos wkj; 3 Uma func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao: que serve para “ativar” ou “desativar” o neurˆonio, dependendo de suas entradas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio 1 Um conjunto de sinapses: com cada sinapse associada a um peso wkj, cujo valor ´e multiplicado pelo sinal de entrada xj; 2 Um adicionador: que efetua a soma dos sinais de entrada (j´a devidamente multiplicados pelos pesos wkj; 3 Uma func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao: que serve para “ativar” ou “desativar” o neurˆonio, dependendo de suas entradas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio Al´em das sinapses, ´e tamb´em inclu´ıdo um peso bk, chamado de peso de desvio, cuja func¸ ˜ao ´e aumentar ou diminuir a entrada da func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao. Esse peso pode ser externo aos demais, ou contido em uma sinapse com entrada fixa igual a 1 e peso bk. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio Al´em das sinapses, ´e tamb´em inclu´ıdo um peso bk, chamado de peso de desvio, cuja func¸ ˜ao ´e aumentar ou diminuir a entrada da func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao. Esse peso pode ser externo aos demais, ou contido em uma sinapse com entrada fixa igual a 1 e peso bk. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Modelo matem´atico de um neurˆonio Matematicamente, o neurˆonio ´e definido pelo seguinte par de equac¸ ˜oes: uk = Σm j=1wkjxj e yk = ϕ(uk + bk), caso bk esteja “fora” das sinapses; vk = Σm j=0wkjxj e yk = ϕ(vk), caso bk esteja “entre” as sinapses. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Modelo matem´atico de um neurˆonio Matematicamente, o neurˆonio ´e definido pelo seguinte par de equac¸ ˜oes: uk = Σm j=1wkjxj e yk = ϕ(uk + bk), caso bk esteja “fora” das sinapses; vk = Σm j=0wkjxj e yk = ϕ(vk), caso bk esteja “entre” as sinapses. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Modelo matem´atico de um neurˆonio 01 01 01 V´ınculos de entrada Adicionador Func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao Sa´ıda V´ınculos de sa´ıda x0 = +1 x1 x2 xm wk0 = bk wk1 wk2 wkm Σ ϕ(.) vk yk Figura: Modelo matem´atico simples para um neurˆonio Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao A func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao define a sa´ıda do neurˆonio em termos do valor v (obtido pelo adicionador). Nesta sec¸ ˜ao, s˜ao identificados trˆes tipos b´asicos de func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao A func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao define a sa´ıda do neurˆonio em termos do valor v (obtido pelo adicionador). Nesta sec¸ ˜ao, s˜ao identificados trˆes tipos b´asicos de func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao I Func¸ ˜ao de limiar, que ´e dada pela seguinte func¸ ˜ao: ϕ(v) = 1, se v ≥ 0 (1) 0, se v < 0 (2) Semi-linear: ϕ(v) =    1, se v ≥ +1 2 (3) v, se −1 2 < v < +1 2 (4) 0, se v ≤ −1 2 (5) Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao II Func¸ ˜ao sigm´oide: ϕ(v) = 1 1+exp(−av) E a sua derivada ´e definida por: dϕ dv = aϕ(v) [1 − ϕ(v)] Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Gr´aficos da func¸ ˜ao sigm´oide e de sua derivada Figura: Gr´aficos da func¸ ˜ao sigm´oide e de sua derivada Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede As redes de alimentac¸ ˜ao direta geralmente s˜ao organizadas em camadas, de tal forma que os neurˆonios de determinada camada recebem informac¸ ˜oes apenas dos neurˆonios da camada imediatamente precedente. Redes recorrentes tˆem pelo menos um ciclo, tornando suas respostas dependentes de seus estados anteriores, formando um sistema dinˆamico. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede As redes de alimentac¸ ˜ao direta geralmente s˜ao organizadas em camadas, de tal forma que os neurˆonios de determinada camada recebem informac¸ ˜oes apenas dos neurˆonios da camada imediatamente precedente. Redes recorrentes tˆem pelo menos um ciclo, tornando suas respostas dependentes de seus estados anteriores, formando um sistema dinˆamico. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede Camada de entrada Camada escondida Camada de sa´ıda Entradas Sa´ıdas Elementos de espera z−1 z−1 z−1 z−1 Figura: Exemplos de redes de alimentac¸ ˜ao direta e recorrente Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina As Redes Neurais s˜ao capazes de aprender a partir de um ambiente abordado. O seu aprendizado se d´a atrav´es dos ajustes dos pesos sin´apticos dos neurˆonios por meio de algum algoritmo de aprendizado. A aprendizagem de m´aquina geralmente ocorre de trˆes formas: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina As Redes Neurais s˜ao capazes de aprender a partir de um ambiente abordado. O seu aprendizado se d´a atrav´es dos ajustes dos pesos sin´apticos dos neurˆonios por meio de algum algoritmo de aprendizado. A aprendizagem de m´aquina geralmente ocorre de trˆes formas: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
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Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina Supervisionada: Consiste em aprender a partir de exemplos de entradas e sa´ıdas. N˜ao-supervisionada: Faz o aprendizado a partir de padr˜oes de entrada quando os mesmos n˜ao possuem valores de sa´ıda. Por reforc¸o: Aprende a partir de medidas de “recompensa”. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina Supervisionada: Consiste em aprender a partir de exemplos de entradas e sa´ıdas. N˜ao-supervisionada: Faz o aprendizado a partir de padr˜oes de entrada quando os mesmos n˜ao possuem valores de sa´ıda. Por reforc¸o: Aprende a partir de medidas de “recompensa”. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina Supervisionada: Consiste em aprender a partir de exemplos de entradas e sa´ıdas. N˜ao-supervisionada: Faz o aprendizado a partir de padr˜oes de entrada quando os mesmos n˜ao possuem valores de sa´ıda. Por reforc¸o: Aprende a partir de medidas de “recompensa”. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Exemplo de SOM Arranjo de neurˆonios bidimensional Camada de entrada (em R3 ) Conjunto de ligac¸ ˜oes sin´apticas Figura: Exemplo de SOM Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo O algoritmo respons´avel pelo aprendizado do SOM comec¸a inicializando os pesos sin´apticos dos neurˆonios do arranjo. Ap´os a inicializac¸ ˜ao dos neurˆonios, os dados do conjunto de treinamento s˜ao apresentados repetidas vezes e em ordens diversas, com um n´umero de iterac¸ ˜oes predeterminado ou at´e que n˜ao ocorram mudanc¸as significativas no mapa. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo O algoritmo respons´avel pelo aprendizado do SOM comec¸a inicializando os pesos sin´apticos dos neurˆonios do arranjo. Ap´os a inicializac¸ ˜ao dos neurˆonios, os dados do conjunto de treinamento s˜ao apresentados repetidas vezes e em ordens diversas, com um n´umero de iterac¸ ˜oes predeterminado ou at´e que n˜ao ocorram mudanc¸as significativas no mapa. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo competitivo Seja m a dimens˜ao do espac¸o de entrada. Cada padr˜ao ´e denotado da seguinte forma: x = [x1, x2, . . . , xm]T Os vetores de pesos sin´apticos de cada neurˆonio, com dimens˜ao igual ao do espac¸o de entrada, s˜ao denotados da seguinte maneira: wj = [wj1, wj2, . . . , wjm]T , j = 1, 2, . . . , l Onde l ´e o n´umero de neurˆonios. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo competitivo Seja m a dimens˜ao do espac¸o de entrada. Cada padr˜ao ´e denotado da seguinte forma: x = [x1, x2, . . . , xm]T Os vetores de pesos sin´apticos de cada neurˆonio, com dimens˜ao igual ao do espac¸o de entrada, s˜ao denotados da seguinte maneira: wj = [wj1, wj2, . . . , wjm]T , j = 1, 2, . . . , l Onde l ´e o n´umero de neurˆonios. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo competitivo O neurˆonio vencedor ´e aquele que possui a menor distˆancia em relac¸ ˜ao ao dado x. Dessa forma, o neurˆonio vencedor i(x) ´e determinado pela seguinte condic¸ ˜ao: i(x) = arg min j x − wj , j = 1, 2, . . . , l Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo O neurˆonio vencedor deve determinar a localizac¸ ˜ao espacial da sua vizinhanc¸a, segundo alguma regra. Uma escolha t´ıpica de func¸ ˜ao de vizinhanc¸a ´e a que segue: hj,i(x)(n) = exp − d2 j,i 2σ2(n) , n = 0, 1, 2, . . . Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo O neurˆonio vencedor deve determinar a localizac¸ ˜ao espacial da sua vizinhanc¸a, segundo alguma regra. Uma escolha t´ıpica de func¸ ˜ao de vizinhanc¸a ´e a que segue: hj,i(x)(n) = exp − d2 j,i 2σ2(n) , n = 0, 1, 2, . . . Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo n representa o tempo discreto de execuc¸ ˜ao do algoritmo; dj,i = rj − ri , ´e distˆancia entre os neurˆonios no arranjo; σ(n) representa a largura da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a e que muda com o passar do tempo, de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: σ(n) = σ0 exp − n τ1 , n = 0, 1, 2, . . . Onde σ0 ´e o valor de σ no in´ıcio do algoritmo e τ1 ´e uma constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo n representa o tempo discreto de execuc¸ ˜ao do algoritmo; dj,i = rj − ri , ´e distˆancia entre os neurˆonios no arranjo; σ(n) representa a largura da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a e que muda com o passar do tempo, de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: σ(n) = σ0 exp − n τ1 , n = 0, 1, 2, . . . Onde σ0 ´e o valor de σ no in´ıcio do algoritmo e τ1 ´e uma constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo n representa o tempo discreto de execuc¸ ˜ao do algoritmo; dj,i = rj − ri , ´e distˆancia entre os neurˆonios no arranjo; σ(n) representa a largura da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a e que muda com o passar do tempo, de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: σ(n) = σ0 exp − n τ1 , n = 0, 1, 2, . . . Onde σ0 ´e o valor de σ no in´ıcio do algoritmo e τ1 ´e uma constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Gr´afico da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a Figura: Gr´afico da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo adaptativo Nesse processo, os neurˆonios excitados tˆem seus pesos sin´apticos alterados em direc¸ ˜ao ao dado de entrada x. A equac¸ ˜ao para a atualizac¸ ˜ao dos pesos sin´apticos do j-´esimo neurˆonio ´e a que segue: wj(n+1) = wj(n)+η(n)hj,i(x)(n) [x − wj(n)] , j = 1, 2, . . . , l Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo adaptativo Nesse processo, os neurˆonios excitados tˆem seus pesos sin´apticos alterados em direc¸ ˜ao ao dado de entrada x. A equac¸ ˜ao para a atualizac¸ ˜ao dos pesos sin´apticos do j-´esimo neurˆonio ´e a que segue: wj(n+1) = wj(n)+η(n)hj,i(x)(n) [x − wj(n)] , j = 1, 2, . . . , l Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo adaptativo η(n) ´e a taxa de aprendizado e que varia com o tempo de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: η(n) = η0 exp − n τ2 , n = 0, 1, 2, . . . Onde η0 ´e o valor de η no in´ıcio do algoritmo e τ2 ´e outra constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Esta vers˜ao do algoritmo ´e conhecida como incremental, no qual os pesos sin´apticos s˜ao atualizados para cada dado apresentado. Em outra vers˜ao, os pesos sin´apticos s˜ao atualizados apenas ao final de uma ´epoca de treinamento. Ela ´e conhecida como em lote. O algoritmo em lote ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Esta vers˜ao do algoritmo ´e conhecida como incremental, no qual os pesos sin´apticos s˜ao atualizados para cada dado apresentado. Em outra vers˜ao, os pesos sin´apticos s˜ao atualizados apenas ao final de uma ´epoca de treinamento. Ela ´e conhecida como em lote. O algoritmo em lote ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Esta vers˜ao do algoritmo ´e conhecida como incremental, no qual os pesos sin´apticos s˜ao atualizados para cada dado apresentado. Em outra vers˜ao, os pesos sin´apticos s˜ao atualizados apenas ao final de uma ´epoca de treinamento. Ela ´e conhecida como em lote. O algoritmo em lote ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo em lote Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Ap´os a fomac¸ ˜ao do mapa produzido pelo algoritmo SOM, o resultado ´e um conjunto de neurˆonios, cuja topologia ´e determinada pelas relac¸ ˜oes m´etricas entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Contudo, para que se consiga interpretar o conte´udo do mapa, ´e necess´ario a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo de visualizac¸ ˜ao. A seguir, dois desses m´etodos s˜ao descritos: a Matriz-U e o Mapa Contextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Ap´os a fomac¸ ˜ao do mapa produzido pelo algoritmo SOM, o resultado ´e um conjunto de neurˆonios, cuja topologia ´e determinada pelas relac¸ ˜oes m´etricas entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Contudo, para que se consiga interpretar o conte´udo do mapa, ´e necess´ario a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo de visualizac¸ ˜ao. A seguir, dois desses m´etodos s˜ao descritos: a Matriz-U e o Mapa Contextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Ap´os a fomac¸ ˜ao do mapa produzido pelo algoritmo SOM, o resultado ´e um conjunto de neurˆonios, cuja topologia ´e determinada pelas relac¸ ˜oes m´etricas entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Contudo, para que se consiga interpretar o conte´udo do mapa, ´e necess´ario a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo de visualizac¸ ˜ao. A seguir, dois desses m´etodos s˜ao descritos: a Matriz-U e o Mapa Contextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Matriz-U A matriz de distˆancias unificada ´e uma matriz composta pelas distˆancias entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Para o c´alculo das distˆancias, ´e necess´ario estabelecer alguma regra para a vizinhanc¸a. Duas formas de vizinhanc¸a utilizadas s˜ao: retangular e hexagonal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Matriz-U A matriz de distˆancias unificada ´e uma matriz composta pelas distˆancias entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Para o c´alculo das distˆancias, ´e necess´ario estabelecer alguma regra para a vizinhanc¸a. Duas formas de vizinhanc¸a utilizadas s˜ao: retangular e hexagonal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Matriz-U A matriz de distˆancias unificada ´e uma matriz composta pelas distˆancias entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Para o c´alculo das distˆancias, ´e necess´ario estabelecer alguma regra para a vizinhanc¸a. Duas formas de vizinhanc¸a utilizadas s˜ao: retangular e hexagonal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Exemplos de Matriz-U Figura: Exemplos de Matriz-U (com vizinhanc¸a retangular e hexagonal) Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Contextuais O Mapa Contextual consiste em um mapa onde os neurˆonios s˜ao “rotulados” com valores de dados do espac¸o de entrada que eles melhor representam. No Mapa Contextual, os neurˆonios s˜ao rotulados de tal forma que o arranjo seja particionado em regi˜oes coerentes. A seguir, o algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual e um exemplo deste m´etodo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Contextuais O Mapa Contextual consiste em um mapa onde os neurˆonios s˜ao “rotulados” com valores de dados do espac¸o de entrada que eles melhor representam. No Mapa Contextual, os neurˆonios s˜ao rotulados de tal forma que o arranjo seja particionado em regi˜oes coerentes. A seguir, o algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual e um exemplo deste m´etodo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Contextuais O Mapa Contextual consiste em um mapa onde os neurˆonios s˜ao “rotulados” com valores de dados do espac¸o de entrada que eles melhor representam. No Mapa Contextual, os neurˆonios s˜ao rotulados de tal forma que o arranjo seja particionado em regi˜oes coerentes. A seguir, o algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual e um exemplo deste m´etodo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Exemplo de Mapa Contextual cachorro cachorro cachorro cachorro raposa raposa raposa raposa raposa raposa gato gato lobo lobo lobo raposa gato tigre lobo lobo le˜ao le˜ao le˜ao tigre lobo lobo le˜ao le˜ao le˜ao tigre lobo lobo le˜ao le˜ao le˜ao coruja cavalo cavalo le˜ao le˜ao le˜ao pombo galinha galinha pombo pombo pombo falc˜ao falc˜ao coruja ´aguia ´aguia pombo falc˜ao falc˜ao coruja ´aguia ´aguia falc˜ao tigre tigre tigre gato gato pombo tigre tigre tigre gato gato cavalo cavalo zebra vaca vaca vaca galinha galinha pombo pombo zebra zebra zebra vaca vaca vaca galinha galinha pato ganso zebra zebra zebra vaca vaca vaca pato pato pato ganso Figura: Exemplo de Mapa Contextual Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Ap´os o componente Segmentador ter sido implementado, foram feitos alguns experimentos. A seguir, dois dos experimentos realizados s˜ao descritos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Ap´os o componente Segmentador ter sido implementado, foram feitos alguns experimentos. A seguir, dois dos experimentos realizados s˜ao descritos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Clientes de um supermercado Neste experimento, os perfis de clientes de um supermercado fict´ıcio foram codificados em 11 atributos. Dos 11 atributos, 5 representam dados pessoais de cada perfil e os 6 restantes representam a proporc¸ ˜ao do que cada pessoa comprou nos ´ultimos 6 meses. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, de tal forma como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Clientes de um supermercado Neste experimento, os perfis de clientes de um supermercado fict´ıcio foram codificados em 11 atributos. Dos 11 atributos, 5 representam dados pessoais de cada perfil e os 6 restantes representam a proporc¸ ˜ao do que cada pessoa comprou nos ´ultimos 6 meses. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, de tal forma como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Clientes de um supermercado Neste experimento, os perfis de clientes de um supermercado fict´ıcio foram codificados em 11 atributos. Dos 11 atributos, 5 representam dados pessoais de cada perfil e os 6 restantes representam a proporc¸ ˜ao do que cada pessoa comprou nos ´ultimos 6 meses. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, de tal forma como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Tabela com os dados dos clientes do supermercado Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Mapa Contextual resultante Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador An´alise epidemiol´ogica Para este experimento, foi considerada uma pesquisa fict´ıcia em alguns bairros de Macei´o, cujo objetivo ´e saber quais as localidades onde h´a maior incidˆencia das doenc¸as dengue, dengue hemorr´agica e mal´aria. Os perfis foram codificados em 6 atributos, onde em 3 h´a informac¸ ˜oes pessoais das pessoas e os outros 3 s˜ao para determinar qual(is) doenc¸a(s) a pessoa contraiu no ´ultimo ano. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, assim como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador An´alise epidemiol´ogica Para este experimento, foi considerada uma pesquisa fict´ıcia em alguns bairros de Macei´o, cujo objetivo ´e saber quais as localidades onde h´a maior incidˆencia das doenc¸as dengue, dengue hemorr´agica e mal´aria. Os perfis foram codificados em 6 atributos, onde em 3 h´a informac¸ ˜oes pessoais das pessoas e os outros 3 s˜ao para determinar qual(is) doenc¸a(s) a pessoa contraiu no ´ultimo ano. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, assim como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador An´alise epidemiol´ogica Para este experimento, foi considerada uma pesquisa fict´ıcia em alguns bairros de Macei´o, cujo objetivo ´e saber quais as localidades onde h´a maior incidˆencia das doenc¸as dengue, dengue hemorr´agica e mal´aria. Os perfis foram codificados em 6 atributos, onde em 3 h´a informac¸ ˜oes pessoais das pessoas e os outros 3 s˜ao para determinar qual(is) doenc¸a(s) a pessoa contraiu no ´ultimo ano. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, assim como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Tabela com os dados dos clientes do supermercado Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Mapa Contextual resultante Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
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Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Neste trabalho, foi realizado um estudo sobre Redes Neurais, como foco nas Redes SOM. Como estudo de caso, foi desenvolvido um software segmentador de perfis. O objetivo do presente trabalho ´e, portanto, fornecer um embasamento te´orico para o desenvolvimento de um sistema que implemente o algoritmo SOM. Nos experimentos realizados com o sistema desenvolvido, constatou-se a sua capacidade de agrupar os diferentes perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
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Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao No entanto, em alguns casos, apenas com o uso do Mapa Contextual n˜ao foi suficiente para uma boa compreens˜ao dos agrupamentos do dom´ınio estudado, evidenciando a necessidade de outros m´etodos de visualizac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM; Outro ponto a considerar ´e com relac¸ ˜ao ao tempo de execuc¸ ˜ao, fazendo levar em considerac¸ ˜ao a pesquisa por algoritmos que implementem o SOM de forma otimizada. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
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Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Al´em disso, pode vir a ser considerada a paralelizac¸ ˜ao do algoritmo, com a utilizac¸ ˜ao dos algoritmos e estruturas de dados apropriadas. Como trabalho futuro, al´em dos supramencionados, poder´a ser considerada a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo derivado do SOM tradicional. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
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Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Referˆencias I Haykin, S. (1999), Neural Networks - A Comprehensive Foundation, 2 ed., Prentice-Hall, New Jersey, USA. Kohonen, T. (2006), ‘Self-organizing neural projections’, Neural Networks 19, 723–733. Lingras, P., Hogo, M., Snorek, M. & West, C. (2005), ‘Temporal analysis of clusters of supermarket customers: conventional versus interval set approach’, Information Sciences 172, 215–240. Luger, G. F. (2004), Inteligˆencia Artificial - Estruturas e Estrat´egias para a Soluc¸ ˜ao de Problemas Complexos, 4 ed., Bookman, Porto Alegre, RS. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Referˆencias II Malone, J., McGarry, K., Wermter, S. & Bowerman, C. (2005), ‘Data mining using rule extraction from kohonen self-organising maps’, Neural Computing & Applications 15, 9–17. Russell, S. & Norvig, P. (2004), Inteligˆencia Artificial, 2 ed., Elsevier, Rio de Janeiro. Stroustrup, B. (2000), A Linguagem de Programac¸ ˜ao C++, 3 ed., Bookman, Porto Alegre. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Referˆencias III Zuchini, M. H. (2003), Aplicac¸ ˜oes de mapas auto-organiz´aveis em minerac¸ ˜ao de dados e recuperac¸ ˜ao de informac¸ ˜ao, (dissertac¸ ˜ao de mestrado), Faculdade de Engenharia El´etrica e de Computac¸ ˜ao (FEEC - UNICAMP), Campinas, SP. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM

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Desenvolvimento de Rede Neural SOM: Um Estudo de Caso para Segmentação de Perfis

  • 1. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Desenvolvimento de Rede Neural SOM Trabalho de Conclus˜ao de Curso Manoel Jorge Ribeiro Neto Evandro de Barros Costa Rˆomulo Nunes de Oliveira Instituto de Computac¸ ˜ao Universidade Federal de Alagoas 30 de Marc¸o de 2007 Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 2. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Sum´ario 1 Resumo 2 Introduc¸ ˜ao 3 Redes Neurais 4 Mapas Auto-Organiz´aveis 5 Segmentac¸ ˜ao de perfis 6 Conclus˜ao Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 3. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Resumo Neste trabalho, apresenta-se um estudo sobre Redes Neurais, com foco nas redes SOM (Self-Organizing Map, ou Mapa Auto-Organiz´avel). Decorrente deste estudo, desenvolve-se um sistema de software capaz de agrupar os diferentes perfis de um dom´ınio. O sistema de software criado ´e composto por um componente que implementa o algoritmo SOM. A visualizac¸ ˜ao do mapa gerado pelo algoritmo, desta forma, ´e efetuada por um Mapa Contextual, por meio do qual ´e poss´ıvel identificar os agrupamentos do dom´ınio e, desta maneira, segmentar os diferentes grupos de perfis pertinentes ao mesmo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 4. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Motivac¸ ˜ao Antes mesmo da popularizac¸ ˜ao da inform´atica, muitas instituic¸ ˜oes ofereciam servic¸os destinados a usu´arios em massa. Com a evoluc¸ ˜ao da tecnologia, os servic¸os passaram a agregar milhares (ou at´e milh˜oes) de usu´arios, tornando humanamente imposs´ıvel a tarefa de analisar os mais diversos perfis, classificando-os de acordo com suas similaridades. Diante disso, a Inteligˆencia Artificial oferece muitas t´ecnicas para abordar esse problema. Entre elas, est´a a utilizac¸ ˜ao de redes SOM (Self-Organizing Map), que ´e um tipo especial de Rede Neural artificial, capaz de realizar agrupamentos e classificac¸ ˜oes em mapas bidimensionais. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 5. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Motivac¸ ˜ao Antes mesmo da popularizac¸ ˜ao da inform´atica, muitas instituic¸ ˜oes ofereciam servic¸os destinados a usu´arios em massa. Com a evoluc¸ ˜ao da tecnologia, os servic¸os passaram a agregar milhares (ou at´e milh˜oes) de usu´arios, tornando humanamente imposs´ıvel a tarefa de analisar os mais diversos perfis, classificando-os de acordo com suas similaridades. Diante disso, a Inteligˆencia Artificial oferece muitas t´ecnicas para abordar esse problema. Entre elas, est´a a utilizac¸ ˜ao de redes SOM (Self-Organizing Map), que ´e um tipo especial de Rede Neural artificial, capaz de realizar agrupamentos e classificac¸ ˜oes em mapas bidimensionais. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 6. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Motivac¸ ˜ao Antes mesmo da popularizac¸ ˜ao da inform´atica, muitas instituic¸ ˜oes ofereciam servic¸os destinados a usu´arios em massa. Com a evoluc¸ ˜ao da tecnologia, os servic¸os passaram a agregar milhares (ou at´e milh˜oes) de usu´arios, tornando humanamente imposs´ıvel a tarefa de analisar os mais diversos perfis, classificando-os de acordo com suas similaridades. Diante disso, a Inteligˆencia Artificial oferece muitas t´ecnicas para abordar esse problema. Entre elas, est´a a utilizac¸ ˜ao de redes SOM (Self-Organizing Map), que ´e um tipo especial de Rede Neural artificial, capaz de realizar agrupamentos e classificac¸ ˜oes em mapas bidimensionais. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 7. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Proposta A proposta do trabalho ´e, portanto: Pormenorizar o assunto, com o estudo de Redes Neurais SOM. Como estudo de caso, implementar um sistema segmentador de perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 8. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Motivac¸ ˜ao Proposta Proposta A proposta do trabalho ´e, portanto: Pormenorizar o assunto, com o estudo de Redes Neurais SOM. Como estudo de caso, implementar um sistema segmentador de perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 9. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Representac¸ ˜ao de um neurˆonio O neurˆonio ´e a base das Redes Neurais, sendo que os neurˆonios de uma rede s˜ao conectados por v´ınculos orientados. Um neurˆonio ´e constitu´ıdo pelos seguintes elementos b´asicos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 10. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Representac¸ ˜ao de um neurˆonio O neurˆonio ´e a base das Redes Neurais, sendo que os neurˆonios de uma rede s˜ao conectados por v´ınculos orientados. Um neurˆonio ´e constitu´ıdo pelos seguintes elementos b´asicos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 11. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio 1 Um conjunto de sinapses: com cada sinapse associada a um peso wkj, cujo valor ´e multiplicado pelo sinal de entrada xj; 2 Um adicionador: que efetua a soma dos sinais de entrada (j´a devidamente multiplicados pelos pesos wkj; 3 Uma func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao: que serve para “ativar” ou “desativar” o neurˆonio, dependendo de suas entradas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 12. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio 1 Um conjunto de sinapses: com cada sinapse associada a um peso wkj, cujo valor ´e multiplicado pelo sinal de entrada xj; 2 Um adicionador: que efetua a soma dos sinais de entrada (j´a devidamente multiplicados pelos pesos wkj; 3 Uma func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao: que serve para “ativar” ou “desativar” o neurˆonio, dependendo de suas entradas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 13. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio 1 Um conjunto de sinapses: com cada sinapse associada a um peso wkj, cujo valor ´e multiplicado pelo sinal de entrada xj; 2 Um adicionador: que efetua a soma dos sinais de entrada (j´a devidamente multiplicados pelos pesos wkj; 3 Uma func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao: que serve para “ativar” ou “desativar” o neurˆonio, dependendo de suas entradas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 14. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio Al´em das sinapses, ´e tamb´em inclu´ıdo um peso bk, chamado de peso de desvio, cuja func¸ ˜ao ´e aumentar ou diminuir a entrada da func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao. Esse peso pode ser externo aos demais, ou contido em uma sinapse com entrada fixa igual a 1 e peso bk. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 15. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Elementos de um neurˆonio Al´em das sinapses, ´e tamb´em inclu´ıdo um peso bk, chamado de peso de desvio, cuja func¸ ˜ao ´e aumentar ou diminuir a entrada da func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao. Esse peso pode ser externo aos demais, ou contido em uma sinapse com entrada fixa igual a 1 e peso bk. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 16. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Modelo matem´atico de um neurˆonio Matematicamente, o neurˆonio ´e definido pelo seguinte par de equac¸ ˜oes: uk = Σm j=1wkjxj e yk = ϕ(uk + bk), caso bk esteja “fora” das sinapses; vk = Σm j=0wkjxj e yk = ϕ(vk), caso bk esteja “entre” as sinapses. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 17. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Modelo matem´atico de um neurˆonio Matematicamente, o neurˆonio ´e definido pelo seguinte par de equac¸ ˜oes: uk = Σm j=1wkjxj e yk = ϕ(uk + bk), caso bk esteja “fora” das sinapses; vk = Σm j=0wkjxj e yk = ϕ(vk), caso bk esteja “entre” as sinapses. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 18. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Modelo matem´atico de um neurˆonio 01 01 01 V´ınculos de entrada Adicionador Func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao Sa´ıda V´ınculos de sa´ıda x0 = +1 x1 x2 xm wk0 = bk wk1 wk2 wkm Σ ϕ(.) vk yk Figura: Modelo matem´atico simples para um neurˆonio Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 19. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao A func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao define a sa´ıda do neurˆonio em termos do valor v (obtido pelo adicionador). Nesta sec¸ ˜ao, s˜ao identificados trˆes tipos b´asicos de func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 20. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao A func¸ ˜ao de ativac¸ ˜ao define a sa´ıda do neurˆonio em termos do valor v (obtido pelo adicionador). Nesta sec¸ ˜ao, s˜ao identificados trˆes tipos b´asicos de func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 21. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao I Func¸ ˜ao de limiar, que ´e dada pela seguinte func¸ ˜ao: ϕ(v) = 1, se v ≥ 0 (1) 0, se v < 0 (2) Semi-linear: ϕ(v) =    1, se v ≥ +1 2 (3) v, se −1 2 < v < +1 2 (4) 0, se v ≤ −1 2 (5) Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 22. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Func¸ ˜oes de ativac¸ ˜ao II Func¸ ˜ao sigm´oide: ϕ(v) = 1 1+exp(−av) E a sua derivada ´e definida por: dϕ dv = aϕ(v) [1 − ϕ(v)] Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 23. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Gr´aficos da func¸ ˜ao sigm´oide e de sua derivada Figura: Gr´aficos da func¸ ˜ao sigm´oide e de sua derivada Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 24. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 25. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 26. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 27. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede A maneira como os neurˆonios em uma Rede Neural est˜ao estruturados est´a intimamente ligada com o algoritmo de aprendizado utilizado. Basicamente, existem duas categorias principais de estruturas de Redes Neurais: Redes de alimentac¸ ˜ao direta; Redes recorrentes. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 28. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede As redes de alimentac¸ ˜ao direta geralmente s˜ao organizadas em camadas, de tal forma que os neurˆonios de determinada camada recebem informac¸ ˜oes apenas dos neurˆonios da camada imediatamente precedente. Redes recorrentes tˆem pelo menos um ciclo, tornando suas respostas dependentes de seus estados anteriores, formando um sistema dinˆamico. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 29. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede As redes de alimentac¸ ˜ao direta geralmente s˜ao organizadas em camadas, de tal forma que os neurˆonios de determinada camada recebem informac¸ ˜oes apenas dos neurˆonios da camada imediatamente precedente. Redes recorrentes tˆem pelo menos um ciclo, tornando suas respostas dependentes de seus estados anteriores, formando um sistema dinˆamico. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 30. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Arquiteturas de rede Camada de entrada Camada escondida Camada de sa´ıda Entradas Sa´ıdas Elementos de espera z−1 z−1 z−1 z−1 Figura: Exemplos de redes de alimentac¸ ˜ao direta e recorrente Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 31. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina As Redes Neurais s˜ao capazes de aprender a partir de um ambiente abordado. O seu aprendizado se d´a atrav´es dos ajustes dos pesos sin´apticos dos neurˆonios por meio de algum algoritmo de aprendizado. A aprendizagem de m´aquina geralmente ocorre de trˆes formas: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 32. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina As Redes Neurais s˜ao capazes de aprender a partir de um ambiente abordado. O seu aprendizado se d´a atrav´es dos ajustes dos pesos sin´apticos dos neurˆonios por meio de algum algoritmo de aprendizado. A aprendizagem de m´aquina geralmente ocorre de trˆes formas: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 33. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina As Redes Neurais s˜ao capazes de aprender a partir de um ambiente abordado. O seu aprendizado se d´a atrav´es dos ajustes dos pesos sin´apticos dos neurˆonios por meio de algum algoritmo de aprendizado. A aprendizagem de m´aquina geralmente ocorre de trˆes formas: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 34. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina Supervisionada: Consiste em aprender a partir de exemplos de entradas e sa´ıdas. N˜ao-supervisionada: Faz o aprendizado a partir de padr˜oes de entrada quando os mesmos n˜ao possuem valores de sa´ıda. Por reforc¸o: Aprende a partir de medidas de “recompensa”. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 35. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina Supervisionada: Consiste em aprender a partir de exemplos de entradas e sa´ıdas. N˜ao-supervisionada: Faz o aprendizado a partir de padr˜oes de entrada quando os mesmos n˜ao possuem valores de sa´ıda. Por reforc¸o: Aprende a partir de medidas de “recompensa”. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 36. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Representac¸ ˜ao de um neurˆonio Arquiteturas de rede Formas de aprendizagem de m´aquina Formas de aprendizagem de m´aquina Supervisionada: Consiste em aprender a partir de exemplos de entradas e sa´ıdas. N˜ao-supervisionada: Faz o aprendizado a partir de padr˜oes de entrada quando os mesmos n˜ao possuem valores de sa´ıda. Por reforc¸o: Aprende a partir de medidas de “recompensa”. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 37. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 38. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 39. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 40. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis O Mapa Auto-Organiz´avel de Kohonen (SOM, de Self-Organizing Map) ´e um tipo especial de Rede Neural, baseado em aprendizado competitivo e n˜ao-supervisionado. Nele, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado apresentado, sendo que apenas um ´e o vencedor. Ap´os a competic¸ ˜ao, o neurˆonio vencedor e seus vizinhos tˆem seus pesos sin´apticos atualizados em direc¸ ˜ao ao dado. Como resultado, obt´em-se um mapa topologicamente correto do ambiente ap´os a apresentac¸ ˜ao dos dados de aprendizado repetidas vezes e em ordens diversas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 41. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 42. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 43. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 44. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Auto-Organiz´aveis No SOM, os neurˆonios s˜ao dispostos em um arranjo geralmente unidimensional ou bidimensional, totalmente conectados com a entrada. O algoritmo SOM realiza um projec¸ ˜ao n˜ao-linear do espac¸o cont´ınuo de entrada X para o espac¸o discreto de sa´ıda A. Quando a dimens˜ao de A ´e menor que a de X, ´e realizada uma reduc¸ ˜ao dimensional. A reduc¸ ˜ao da dimensionalidade, em conjunto com a preservac¸ ˜ao topol´ogica dos dados, tornam o algoritmo SOM apropriado como ferramenta de minerac¸ ˜ao de dados. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 45. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Exemplo de SOM Arranjo de neurˆonios bidimensional Camada de entrada (em R3 ) Conjunto de ligac¸ ˜oes sin´apticas Figura: Exemplo de SOM Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 46. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo O algoritmo respons´avel pelo aprendizado do SOM comec¸a inicializando os pesos sin´apticos dos neurˆonios do arranjo. Ap´os a inicializac¸ ˜ao dos neurˆonios, os dados do conjunto de treinamento s˜ao apresentados repetidas vezes e em ordens diversas, com um n´umero de iterac¸ ˜oes predeterminado ou at´e que n˜ao ocorram mudanc¸as significativas no mapa. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 47. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo O algoritmo respons´avel pelo aprendizado do SOM comec¸a inicializando os pesos sin´apticos dos neurˆonios do arranjo. Ap´os a inicializac¸ ˜ao dos neurˆonios, os dados do conjunto de treinamento s˜ao apresentados repetidas vezes e em ordens diversas, com um n´umero de iterac¸ ˜oes predeterminado ou at´e que n˜ao ocorram mudanc¸as significativas no mapa. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 48. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 49. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 50. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 51. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 52. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo Para a formac¸ ˜ao de um Mapa Auto-Organiz´avel, h´a trˆes processos principais, que s˜ao: Competic¸ ˜ao: Para cada dado apresentado, os neurˆonios competem entre si pelo direito de representar o dado, sendo que apenas um ´e o vencedor; Cooperac¸ ˜ao: O neurˆonio vencedor determina a localizac¸ ˜ao espacial de sua vizinhanc¸a, de acordo com alguma regra; Adaptac¸ ˜ao sin´aptica: Os neurˆonios da vizinhanc¸a s˜ao habilitados a alterarem os seus pesos sin´apticos na direc¸ ˜ao do dado, de acordo com alguma regra pr´e-estabelecida. A seguir, h´a uma descric¸ ˜ao mais detalhada desses processos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 53. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo competitivo Seja m a dimens˜ao do espac¸o de entrada. Cada padr˜ao ´e denotado da seguinte forma: x = [x1, x2, . . . , xm]T Os vetores de pesos sin´apticos de cada neurˆonio, com dimens˜ao igual ao do espac¸o de entrada, s˜ao denotados da seguinte maneira: wj = [wj1, wj2, . . . , wjm]T , j = 1, 2, . . . , l Onde l ´e o n´umero de neurˆonios. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 54. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo competitivo Seja m a dimens˜ao do espac¸o de entrada. Cada padr˜ao ´e denotado da seguinte forma: x = [x1, x2, . . . , xm]T Os vetores de pesos sin´apticos de cada neurˆonio, com dimens˜ao igual ao do espac¸o de entrada, s˜ao denotados da seguinte maneira: wj = [wj1, wj2, . . . , wjm]T , j = 1, 2, . . . , l Onde l ´e o n´umero de neurˆonios. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 55. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo competitivo O neurˆonio vencedor ´e aquele que possui a menor distˆancia em relac¸ ˜ao ao dado x. Dessa forma, o neurˆonio vencedor i(x) ´e determinado pela seguinte condic¸ ˜ao: i(x) = arg min j x − wj , j = 1, 2, . . . , l Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 56. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo O neurˆonio vencedor deve determinar a localizac¸ ˜ao espacial da sua vizinhanc¸a, segundo alguma regra. Uma escolha t´ıpica de func¸ ˜ao de vizinhanc¸a ´e a que segue: hj,i(x)(n) = exp − d2 j,i 2σ2(n) , n = 0, 1, 2, . . . Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 57. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo O neurˆonio vencedor deve determinar a localizac¸ ˜ao espacial da sua vizinhanc¸a, segundo alguma regra. Uma escolha t´ıpica de func¸ ˜ao de vizinhanc¸a ´e a que segue: hj,i(x)(n) = exp − d2 j,i 2σ2(n) , n = 0, 1, 2, . . . Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 58. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo n representa o tempo discreto de execuc¸ ˜ao do algoritmo; dj,i = rj − ri , ´e distˆancia entre os neurˆonios no arranjo; σ(n) representa a largura da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a e que muda com o passar do tempo, de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: σ(n) = σ0 exp − n τ1 , n = 0, 1, 2, . . . Onde σ0 ´e o valor de σ no in´ıcio do algoritmo e τ1 ´e uma constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 59. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo n representa o tempo discreto de execuc¸ ˜ao do algoritmo; dj,i = rj − ri , ´e distˆancia entre os neurˆonios no arranjo; σ(n) representa a largura da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a e que muda com o passar do tempo, de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: σ(n) = σ0 exp − n τ1 , n = 0, 1, 2, . . . Onde σ0 ´e o valor de σ no in´ıcio do algoritmo e τ1 ´e uma constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 60. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo cooperativo n representa o tempo discreto de execuc¸ ˜ao do algoritmo; dj,i = rj − ri , ´e distˆancia entre os neurˆonios no arranjo; σ(n) representa a largura da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a e que muda com o passar do tempo, de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: σ(n) = σ0 exp − n τ1 , n = 0, 1, 2, . . . Onde σ0 ´e o valor de σ no in´ıcio do algoritmo e τ1 ´e uma constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 61. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Gr´afico da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a Figura: Gr´afico da func¸ ˜ao de vizinhanc¸a Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 62. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo adaptativo Nesse processo, os neurˆonios excitados tˆem seus pesos sin´apticos alterados em direc¸ ˜ao ao dado de entrada x. A equac¸ ˜ao para a atualizac¸ ˜ao dos pesos sin´apticos do j-´esimo neurˆonio ´e a que segue: wj(n+1) = wj(n)+η(n)hj,i(x)(n) [x − wj(n)] , j = 1, 2, . . . , l Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 63. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo adaptativo Nesse processo, os neurˆonios excitados tˆem seus pesos sin´apticos alterados em direc¸ ˜ao ao dado de entrada x. A equac¸ ˜ao para a atualizac¸ ˜ao dos pesos sin´apticos do j-´esimo neurˆonio ´e a que segue: wj(n+1) = wj(n)+η(n)hj,i(x)(n) [x − wj(n)] , j = 1, 2, . . . , l Onde: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 64. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Processo adaptativo η(n) ´e a taxa de aprendizado e que varia com o tempo de acordo com a seguinte func¸ ˜ao: η(n) = η0 exp − n τ2 , n = 0, 1, 2, . . . Onde η0 ´e o valor de η no in´ıcio do algoritmo e τ2 ´e outra constante temporal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 65. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 66. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 67. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 68. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 69. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 70. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Resumo do algoritmo As partes integrantes do algoritmo SOM s˜ao: Um espac¸o cont´ınuo de padr˜oes de entrada; Um arranjo de neurˆonios; Uma func¸ ˜ao de vizinhanc¸a; Um parˆametro de aprendizado. O resumo do algoritmo, portanto, ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 71. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 72. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Esta vers˜ao do algoritmo ´e conhecida como incremental, no qual os pesos sin´apticos s˜ao atualizados para cada dado apresentado. Em outra vers˜ao, os pesos sin´apticos s˜ao atualizados apenas ao final de uma ´epoca de treinamento. Ela ´e conhecida como em lote. O algoritmo em lote ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 73. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Esta vers˜ao do algoritmo ´e conhecida como incremental, no qual os pesos sin´apticos s˜ao atualizados para cada dado apresentado. Em outra vers˜ao, os pesos sin´apticos s˜ao atualizados apenas ao final de uma ´epoca de treinamento. Ela ´e conhecida como em lote. O algoritmo em lote ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 74. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo incremental Esta vers˜ao do algoritmo ´e conhecida como incremental, no qual os pesos sin´apticos s˜ao atualizados para cada dado apresentado. Em outra vers˜ao, os pesos sin´apticos s˜ao atualizados apenas ao final de uma ´epoca de treinamento. Ela ´e conhecida como em lote. O algoritmo em lote ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 75. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo em lote Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 76. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Ap´os a fomac¸ ˜ao do mapa produzido pelo algoritmo SOM, o resultado ´e um conjunto de neurˆonios, cuja topologia ´e determinada pelas relac¸ ˜oes m´etricas entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Contudo, para que se consiga interpretar o conte´udo do mapa, ´e necess´ario a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo de visualizac¸ ˜ao. A seguir, dois desses m´etodos s˜ao descritos: a Matriz-U e o Mapa Contextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 77. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Ap´os a fomac¸ ˜ao do mapa produzido pelo algoritmo SOM, o resultado ´e um conjunto de neurˆonios, cuja topologia ´e determinada pelas relac¸ ˜oes m´etricas entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Contudo, para que se consiga interpretar o conte´udo do mapa, ´e necess´ario a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo de visualizac¸ ˜ao. A seguir, dois desses m´etodos s˜ao descritos: a Matriz-U e o Mapa Contextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 78. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Ap´os a fomac¸ ˜ao do mapa produzido pelo algoritmo SOM, o resultado ´e um conjunto de neurˆonios, cuja topologia ´e determinada pelas relac¸ ˜oes m´etricas entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Contudo, para que se consiga interpretar o conte´udo do mapa, ´e necess´ario a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo de visualizac¸ ˜ao. A seguir, dois desses m´etodos s˜ao descritos: a Matriz-U e o Mapa Contextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 79. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Matriz-U A matriz de distˆancias unificada ´e uma matriz composta pelas distˆancias entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Para o c´alculo das distˆancias, ´e necess´ario estabelecer alguma regra para a vizinhanc¸a. Duas formas de vizinhanc¸a utilizadas s˜ao: retangular e hexagonal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 80. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Matriz-U A matriz de distˆancias unificada ´e uma matriz composta pelas distˆancias entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Para o c´alculo das distˆancias, ´e necess´ario estabelecer alguma regra para a vizinhanc¸a. Duas formas de vizinhanc¸a utilizadas s˜ao: retangular e hexagonal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 81. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Matriz-U A matriz de distˆancias unificada ´e uma matriz composta pelas distˆancias entre os neurˆonios vizinhos no arranjo. Para o c´alculo das distˆancias, ´e necess´ario estabelecer alguma regra para a vizinhanc¸a. Duas formas de vizinhanc¸a utilizadas s˜ao: retangular e hexagonal. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 82. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Exemplos de Matriz-U Figura: Exemplos de Matriz-U (com vizinhanc¸a retangular e hexagonal) Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 83. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Contextuais O Mapa Contextual consiste em um mapa onde os neurˆonios s˜ao “rotulados” com valores de dados do espac¸o de entrada que eles melhor representam. No Mapa Contextual, os neurˆonios s˜ao rotulados de tal forma que o arranjo seja particionado em regi˜oes coerentes. A seguir, o algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual e um exemplo deste m´etodo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 84. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Contextuais O Mapa Contextual consiste em um mapa onde os neurˆonios s˜ao “rotulados” com valores de dados do espac¸o de entrada que eles melhor representam. No Mapa Contextual, os neurˆonios s˜ao rotulados de tal forma que o arranjo seja particionado em regi˜oes coerentes. A seguir, o algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual e um exemplo deste m´etodo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 85. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Mapas Contextuais O Mapa Contextual consiste em um mapa onde os neurˆonios s˜ao “rotulados” com valores de dados do espac¸o de entrada que eles melhor representam. No Mapa Contextual, os neurˆonios s˜ao rotulados de tal forma que o arranjo seja particionado em regi˜oes coerentes. A seguir, o algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual e um exemplo deste m´etodo. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 86. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Algoritmo para a formac¸ ˜ao de um Mapa Contextual Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 87. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Algoritmo Resumo do algoritmo Interpretac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM Exemplo de Mapa Contextual cachorro cachorro cachorro cachorro raposa raposa raposa raposa raposa raposa gato gato lobo lobo lobo raposa gato tigre lobo lobo le˜ao le˜ao le˜ao tigre lobo lobo le˜ao le˜ao le˜ao tigre lobo lobo le˜ao le˜ao le˜ao coruja cavalo cavalo le˜ao le˜ao le˜ao pombo galinha galinha pombo pombo pombo falc˜ao falc˜ao coruja ´aguia ´aguia pombo falc˜ao falc˜ao coruja ´aguia ´aguia falc˜ao tigre tigre tigre gato gato pombo tigre tigre tigre gato gato cavalo cavalo zebra vaca vaca vaca galinha galinha pombo pombo zebra zebra zebra vaca vaca vaca galinha galinha pato ganso zebra zebra zebra vaca vaca vaca pato pato pato ganso Figura: Exemplo de Mapa Contextual Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 88. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 89. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 90. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 91. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentac¸ ˜ao de perfis Em muitos dom´ınios, o conhecimento a respeito dos perfis com os quais esses dom´ınios atuam ´e de fundamental importˆancia. A an´alise dos perfis, em muitos casos n˜ao ´e trivial. Quando h´a um conhecimento pr´evio sobre o dom´ınio abordado, podem ser utilizadas t´ecnicas que empregam aprendizagem de m´aquina supervisionada. Por outro lado, quando h´a pouco ou nenhum conhecimento, ´e necess´ario empregar t´ecnicas de agrupamento de perfis de forma n˜ao-supervisionada. A Rede Neural SOM de Kohonen ´e uma das t´ecnicas n˜ao-supervisionadas mais utilizadas. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 92. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 93. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 94. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 95. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Com a utilizac¸ ˜ao do algoritmo SOM, a tarefa de segmentar perfis resume-se nos seguintes passos: 1 Escolha dos perfis de treinamento; 2 Codificac¸ ˜ao dos atributos; 3 Treinamento do SOM; 4 An´alise do mapa produzido pelo SOM. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 96. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 97. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 98. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 99. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 100. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 101. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 102. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 103. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Segmentador O componente Segmentador, escrito na linguagem de programac¸ ˜ao C++, corresponde `a implementac¸ ˜ao do algoritmo SOM. As classes do componente s˜ao: Calculos; Dado; Neuronio; Arranjo; SOM; MapaContextual. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 104. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Ap´os o componente Segmentador ter sido implementado, foram feitos alguns experimentos. A seguir, dois dos experimentos realizados s˜ao descritos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 105. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Ap´os o componente Segmentador ter sido implementado, foram feitos alguns experimentos. A seguir, dois dos experimentos realizados s˜ao descritos: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 106. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Clientes de um supermercado Neste experimento, os perfis de clientes de um supermercado fict´ıcio foram codificados em 11 atributos. Dos 11 atributos, 5 representam dados pessoais de cada perfil e os 6 restantes representam a proporc¸ ˜ao do que cada pessoa comprou nos ´ultimos 6 meses. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, de tal forma como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 107. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Clientes de um supermercado Neste experimento, os perfis de clientes de um supermercado fict´ıcio foram codificados em 11 atributos. Dos 11 atributos, 5 representam dados pessoais de cada perfil e os 6 restantes representam a proporc¸ ˜ao do que cada pessoa comprou nos ´ultimos 6 meses. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, de tal forma como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 108. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Clientes de um supermercado Neste experimento, os perfis de clientes de um supermercado fict´ıcio foram codificados em 11 atributos. Dos 11 atributos, 5 representam dados pessoais de cada perfil e os 6 restantes representam a proporc¸ ˜ao do que cada pessoa comprou nos ´ultimos 6 meses. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, de tal forma como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 109. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Tabela com os dados dos clientes do supermercado Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 110. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 111. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 112. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 113. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 114. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 115. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 116. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Mapa Contextual resultante Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 117. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 118. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 119. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 120. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 121. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Clientes jovens, com boas condic¸ ˜oes financeiras; Clientes com baixo n´ıvel s´ocio-econˆomico; Clientes integrantes da classe m´edia, do sexo masculino; Clientes mais velhos; Clientes jovens. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 122. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador An´alise epidemiol´ogica Para este experimento, foi considerada uma pesquisa fict´ıcia em alguns bairros de Macei´o, cujo objetivo ´e saber quais as localidades onde h´a maior incidˆencia das doenc¸as dengue, dengue hemorr´agica e mal´aria. Os perfis foram codificados em 6 atributos, onde em 3 h´a informac¸ ˜oes pessoais das pessoas e os outros 3 s˜ao para determinar qual(is) doenc¸a(s) a pessoa contraiu no ´ultimo ano. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, assim como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 123. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador An´alise epidemiol´ogica Para este experimento, foi considerada uma pesquisa fict´ıcia em alguns bairros de Macei´o, cujo objetivo ´e saber quais as localidades onde h´a maior incidˆencia das doenc¸as dengue, dengue hemorr´agica e mal´aria. Os perfis foram codificados em 6 atributos, onde em 3 h´a informac¸ ˜oes pessoais das pessoas e os outros 3 s˜ao para determinar qual(is) doenc¸a(s) a pessoa contraiu no ´ultimo ano. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, assim como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 124. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador An´alise epidemiol´ogica Para este experimento, foi considerada uma pesquisa fict´ıcia em alguns bairros de Macei´o, cujo objetivo ´e saber quais as localidades onde h´a maior incidˆencia das doenc¸as dengue, dengue hemorr´agica e mal´aria. Os perfis foram codificados em 6 atributos, onde em 3 h´a informac¸ ˜oes pessoais das pessoas e os outros 3 s˜ao para determinar qual(is) doenc¸a(s) a pessoa contraiu no ´ultimo ano. Os dados codificados de 20 perfis serviram de entrada para o SOM, assim como segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 125. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Tabela com os dados dos clientes do supermercado Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 126. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 127. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 128. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 129. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 130. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 131. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Treinamento do SOM Para o treinamento do SOM, os seguintes parˆametros foram adotados: N´umero de iterac¸ ˜oes: 20000; Formato do arranjo: quadrado, de tamanho 10x10; Largura inicial do parˆametro de vizinhanc¸a σ0: 2, 5; Taxa inicial de aprendizado η0: 0, 1; O Mapa Contextual do Experimento ´e o que segue: Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 132. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Mapa Contextual resultante Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 133. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 134. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 135. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 136. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 137. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 138. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 139. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Introduc¸ ˜ao Segmentando perfis utilizando o algoritmo SOM Segmentador Experimentos com o componente Segmentador Resultados Ap´os a an´alise do Mapa Contextual resultante, ´e poss´ıvel identificar os seguintes agrupamentos: Pessoas que n˜ao contra´ıram doenc¸a alguma; Pessoas que contra´ıram dengue hemorr´agica; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, homens; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, mulheres; Pessoas que contra´ıram apenas dengue, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, jovens; Pessoas que contra´ıram mal´aria, adultos. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 140. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Neste trabalho, foi realizado um estudo sobre Redes Neurais, como foco nas Redes SOM. Como estudo de caso, foi desenvolvido um software segmentador de perfis. O objetivo do presente trabalho ´e, portanto, fornecer um embasamento te´orico para o desenvolvimento de um sistema que implemente o algoritmo SOM. Nos experimentos realizados com o sistema desenvolvido, constatou-se a sua capacidade de agrupar os diferentes perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 141. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Neste trabalho, foi realizado um estudo sobre Redes Neurais, como foco nas Redes SOM. Como estudo de caso, foi desenvolvido um software segmentador de perfis. O objetivo do presente trabalho ´e, portanto, fornecer um embasamento te´orico para o desenvolvimento de um sistema que implemente o algoritmo SOM. Nos experimentos realizados com o sistema desenvolvido, constatou-se a sua capacidade de agrupar os diferentes perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 142. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Neste trabalho, foi realizado um estudo sobre Redes Neurais, como foco nas Redes SOM. Como estudo de caso, foi desenvolvido um software segmentador de perfis. O objetivo do presente trabalho ´e, portanto, fornecer um embasamento te´orico para o desenvolvimento de um sistema que implemente o algoritmo SOM. Nos experimentos realizados com o sistema desenvolvido, constatou-se a sua capacidade de agrupar os diferentes perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 143. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Neste trabalho, foi realizado um estudo sobre Redes Neurais, como foco nas Redes SOM. Como estudo de caso, foi desenvolvido um software segmentador de perfis. O objetivo do presente trabalho ´e, portanto, fornecer um embasamento te´orico para o desenvolvimento de um sistema que implemente o algoritmo SOM. Nos experimentos realizados com o sistema desenvolvido, constatou-se a sua capacidade de agrupar os diferentes perfis. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 144. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao No entanto, em alguns casos, apenas com o uso do Mapa Contextual n˜ao foi suficiente para uma boa compreens˜ao dos agrupamentos do dom´ınio estudado, evidenciando a necessidade de outros m´etodos de visualizac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM; Outro ponto a considerar ´e com relac¸ ˜ao ao tempo de execuc¸ ˜ao, fazendo levar em considerac¸ ˜ao a pesquisa por algoritmos que implementem o SOM de forma otimizada. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 145. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao No entanto, em alguns casos, apenas com o uso do Mapa Contextual n˜ao foi suficiente para uma boa compreens˜ao dos agrupamentos do dom´ınio estudado, evidenciando a necessidade de outros m´etodos de visualizac¸ ˜ao do mapa produzido pelo SOM; Outro ponto a considerar ´e com relac¸ ˜ao ao tempo de execuc¸ ˜ao, fazendo levar em considerac¸ ˜ao a pesquisa por algoritmos que implementem o SOM de forma otimizada. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 146. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Al´em disso, pode vir a ser considerada a paralelizac¸ ˜ao do algoritmo, com a utilizac¸ ˜ao dos algoritmos e estruturas de dados apropriadas. Como trabalho futuro, al´em dos supramencionados, poder´a ser considerada a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo derivado do SOM tradicional. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 147. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Conclus˜ao Al´em disso, pode vir a ser considerada a paralelizac¸ ˜ao do algoritmo, com a utilizac¸ ˜ao dos algoritmos e estruturas de dados apropriadas. Como trabalho futuro, al´em dos supramencionados, poder´a ser considerada a utilizac¸ ˜ao de algum m´etodo derivado do SOM tradicional. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 148. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Referˆencias I Haykin, S. (1999), Neural Networks - A Comprehensive Foundation, 2 ed., Prentice-Hall, New Jersey, USA. Kohonen, T. (2006), ‘Self-organizing neural projections’, Neural Networks 19, 723–733. Lingras, P., Hogo, M., Snorek, M. & West, C. (2005), ‘Temporal analysis of clusters of supermarket customers: conventional versus interval set approach’, Information Sciences 172, 215–240. Luger, G. F. (2004), Inteligˆencia Artificial - Estruturas e Estrat´egias para a Soluc¸ ˜ao de Problemas Complexos, 4 ed., Bookman, Porto Alegre, RS. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 149. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Referˆencias II Malone, J., McGarry, K., Wermter, S. & Bowerman, C. (2005), ‘Data mining using rule extraction from kohonen self-organising maps’, Neural Computing & Applications 15, 9–17. Russell, S. & Norvig, P. (2004), Inteligˆencia Artificial, 2 ed., Elsevier, Rio de Janeiro. Stroustrup, B. (2000), A Linguagem de Programac¸ ˜ao C++, 3 ed., Bookman, Porto Alegre. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM
  • 150. Resumo Introduc¸ ˜ao Redes Neurais Mapas Auto-Organiz´aveis Segmentac¸ ˜ao de perfis Conclus˜ao Referˆencias Referˆencias III Zuchini, M. H. (2003), Aplicac¸ ˜oes de mapas auto-organiz´aveis em minerac¸ ˜ao de dados e recuperac¸ ˜ao de informac¸ ˜ao, (dissertac¸ ˜ao de mestrado), Faculdade de Engenharia El´etrica e de Computac¸ ˜ao (FEEC - UNICAMP), Campinas, SP. Manoel Jorge Ribeiro Neto Desenvolvimento de Rede Neural SOM