Imagine que o administrador de uma academia de ginástica e musculação desejasse prever, para cada aluno novo, o período de tempo que decorreria entre o dia de sua inscrição e o dia de trancamento da matrícula. Com esta “previsão do futuro” em mãos ele teria condições de fazer um trabalho de convencimento com os alunos cujo abandono estivesse previsto para breve. Essa “previsão”, porém, só seria útil se o momento de abandono fosse conhecido com bastante antecedência. Se possível, já no próprio dia de inscrição na academia.
Imagine outra situação, dessa vez em uma empresa de telefonia. Quando um cliente atrasa seu pagamento por alguns dias, o sistema de controle dispara automaticamente uma cobrança via postal, o que gera custos para a empresa. Considerando que uma parte desses usuários com pagamentos atrasados não é composta de maus pagadores, mas sim de clientes esquecidos ou clientes viajantes, que pagarão suas contas assim que lembrarem ou retornarem de viagem, este custo não necessitaria ocorrer. Bastaria enviar cobranças para o grupo de verdadeiros mau pagadores. E se fosse possível para a empresa conseguir um método que percebesse em que grupo cada cliente atrasado pertencesse?
Esses dois casos são reais e foram resolvidos com a utilização de redes neurais artificiais (RNAs).
Se você está apenas querendo satisfazer sua curiosidade a respeito de RNAs, ou mesmo desejando adquirir uma base inicial que permita aprofundar seus conhecimentos em seguida, este livro pode ser uma boa opção.
Caso contrário, se você ultrapassou a fase inicial de estudos e já detém a base matemática que fundamenta os conceitos de RNAs, procure uma bibliografia mais aprofundada, como a disponível no final do livro.
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