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

Abstract

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tem sido utilizadas nas soluções de variados problemas, dentre eles, os que envolvem tomada de decisões. Neste escopo, o objetivo desta pesquisa é apresentar uma ferramenta que dê suporte ao processo de decisão médica no diagnóstico do câncer de mama e da concessão de crédito bancário a clientes de um banco, por meio da utilização de uma RNA Multilayer Perceptron. Verificando-se sua eficácia e a melhor convergência, por meio do Modelo de Validação Cruzada (k=5), para o treinamento e testes de RNA’s. Os testes foram realizados com diferentes números de neurônios na camada escondida, utilizando-se como comparativo o erro quadrático médio, visando otimizar o desempenho da RNA. Uma taxa de aprendizado em torno de 0,9 foi adequada nas simulações para os dois problemas. Os resultados elencados indicam a eficiência da técnica, para ambos os problemas, haja vista que a capacidade de generalização das RNAs testadas foi em média de 97,31% para o diagnóstico do câncer de mama e 99,1% para a concessão de crédito bancário.