SlideShare uma empresa Scribd logo
O sistema de crediario e o crescimento economico
            no brasil em alguns anos
Aplicaçoes de softwares na analise de credito
•Um sistema inteligente para tomada de decisão sobre autorização de
compra com cartão de crédito utilizado pela American Express resultou
em uma economia de 20% no tempo médio gasto em cada transação e a
qualidade das decisões tomadas por este sistema foram em média 50%
melhores que decisões tomadas pelo pessoal de autorização de crédito.
•Mastercard e Visa estão investindo em projetos para construção de
sistemas semelhantes, utilizando RNA, para avaliação de propostas de
novos clientes, detecção de fraudes, e avaliação para autorização de
compra (“Visa using neural networks to identify cardholder fraud'', Card
News, March 20, 1995 v10 n5 p3 (1)).
Utilizando rendes neurais para o sistema

       As RNA são compostas por neuronios e este e
um fator pelo qual ela ofereçe grande versatilidade
para este tipo de sistema pois os neuronios computam
funçoes matematicas e para este sistema isso e
fundamental.
Vantagems possiveis graças ao uso de sistemas com
          RNA quando comparado ao uso tradicional
Tradicional

•Baixa eficiencia
•Baixa performance
•Pouca flexibilidade
•Inconsistencia

C om o uso de um sistema aplicado

•abordagem mais adequada
•Uma RNA pode ser treinada utilizando grandes quantidades de exemplos significativos.
•performance elevada (avaliação é modelada através de exemplos de aplicações bem ou
mal sucedidas encontrados nos históricos dos clientes)
•rede é capaz de encontrar relações entre as informações e incorporar aspectos
subjetivos
Coleta de Dados : e a fase inicial para o uso da rede neste modelo de aplicação



Pré-processamento dos Dados: Todos os dados de uma transação são pré-processados,
agrupados em vetores numéricos e arranjados de forma aleatória em arquivos do formato
padrão de acordo com determinado sistema.




Exemplo de entrada de dados para um sistema comercial padrão resultante do pré-
processamento
Separação dos Conjuntos de Dados: Os dados são divididos em duas classes:
  Adimplentes e inadimplentes e o critero segue exatamente o padrao da RNA com a
  alimentaçao de informaçoes e pessos em cada etapa da avaliação.

  Exemplo de treinamento de um rede com um simulador para determinado caso
  como mostra a figura abaixo




No caso desta rede após 300 ciclos de treinamento, pode-se perceber os efeitos do
parâmentro de aprendizado η, como mostrado no grafico abaixo.
Conclusoes do sistema apresentado pela
         estrutura

A arquitetura que apresentou melhores resultados foi: 38-
20-8-2, a rede foi inicializada com pesos aleatórios no
intervalo [-0.5, 0.5], com taxa de aprendizado η: 0.025 e
termo momentum μ: 0.025, o treinamento foi realizado
durante 1000 ciclos e utilizou o algoritmo de aprendizado
backpropagation com termo momentum.
Conclusão

•Ao verrificar o modelo proposto pelo sistema consegue-se ter
uma visão da grande aplicação das redes neurais e da evoluçao
que este tipo de algoritimo traz para a tecnologia de forma
geral.
•Outro ponto a ser levado em consideração e a versatilidade
deste sistema que foi estudado na decada de 90 e hoje em dia
tem grandes aplicaçoes em toda area de credito como
mostrado na apresentação

Mais conteúdo relacionado

Semelhante a Aplicações de redes neurais 2010

Relatвrio
RelatвrioRelatвrio
Relatвrio
Diogo Nicolau
 
Aula 7 semana
Aula 7 semanaAula 7 semana
Aula 7 semana
Jorge Ávila Miranda
 
Introdução aos Testes de Desempenho
Introdução aos Testes de DesempenhoIntrodução aos Testes de Desempenho
Introdução aos Testes de Desempenho
Base2 Tecnologia
 
Planejamento rede
Planejamento rede Planejamento rede
Planejamento rede
Reginaldo José Silva
 
Material - Questionário Simulação
Material - Questionário SimulaçãoMaterial - Questionário Simulação
Material - Questionário Simulação
Albino Szesz Junior
 
Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...
Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...
Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...
André Leon S. Gradvohl
 
Gestao contexto qos_qoe
Gestao contexto qos_qoeGestao contexto qos_qoe
Gestao contexto qos_qoe
IP10
 
Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)
Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)
Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)
Rosanete Grassiani dos Santos
 
Trabalho PI I
Trabalho PI ITrabalho PI I
Trabalho PI I
Vitor Savicki
 
Agr introducao
Agr introducaoAgr introducao
Agr introducao
Geomar Matias Lima
 
Ferramentas de Gerenciamento de Rede
Ferramentas de Gerenciamento de RedeFerramentas de Gerenciamento de Rede
Ferramentas de Gerenciamento de Rede
Helder Lopes
 
Metodologia de desenvolvimento de sistemas
Metodologia  de desenvolvimento de sistemasMetodologia  de desenvolvimento de sistemas
Metodologia de desenvolvimento de sistemas
Priscila Stuani
 
Nagios
NagiosNagios
Evolução da infra estrutura
Evolução da infra estruturaEvolução da infra estrutura
Evolução da infra estrutura
leilaredes
 
Artigo Gerencia De Redes Mauricio Moda
Artigo Gerencia De Redes Mauricio ModaArtigo Gerencia De Redes Mauricio Moda
Artigo Gerencia De Redes Mauricio Moda
mauriciomoda
 
artigo ferramentas de gerenciamento de redes
artigo ferramentas de gerenciamento de redesartigo ferramentas de gerenciamento de redes
artigo ferramentas de gerenciamento de redes
mauriciomoda
 
Aula 01
Aula 01Aula 01
Modelagem 16102006
Modelagem 16102006Modelagem 16102006
Modelagem 16102006
LEANDRO DE SOUZA RAMOS
 
Gerencia e Administração de Redes
Gerencia e Administração de RedesGerencia e Administração de Redes
Gerencia e Administração de Redes
Allan Piter Pressi
 
Kafer2014.pdf
Kafer2014.pdfKafer2014.pdf
Kafer2014.pdf
LuisCarvalho731494
 

Semelhante a Aplicações de redes neurais 2010 (20)

Relatвrio
RelatвrioRelatвrio
Relatвrio
 
Aula 7 semana
Aula 7 semanaAula 7 semana
Aula 7 semana
 
Introdução aos Testes de Desempenho
Introdução aos Testes de DesempenhoIntrodução aos Testes de Desempenho
Introdução aos Testes de Desempenho
 
Planejamento rede
Planejamento rede Planejamento rede
Planejamento rede
 
Material - Questionário Simulação
Material - Questionário SimulaçãoMaterial - Questionário Simulação
Material - Questionário Simulação
 
Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...
Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...
Introdução aos sistemas distribuídos on-line para processamento de fluxos de ...
 
Gestao contexto qos_qoe
Gestao contexto qos_qoeGestao contexto qos_qoe
Gestao contexto qos_qoe
 
Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)
Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)
Análise de Sistemas - Requisitos (Revisão e Requisitos Suplementares)
 
Trabalho PI I
Trabalho PI ITrabalho PI I
Trabalho PI I
 
Agr introducao
Agr introducaoAgr introducao
Agr introducao
 
Ferramentas de Gerenciamento de Rede
Ferramentas de Gerenciamento de RedeFerramentas de Gerenciamento de Rede
Ferramentas de Gerenciamento de Rede
 
Metodologia de desenvolvimento de sistemas
Metodologia  de desenvolvimento de sistemasMetodologia  de desenvolvimento de sistemas
Metodologia de desenvolvimento de sistemas
 
Nagios
NagiosNagios
Nagios
 
Evolução da infra estrutura
Evolução da infra estruturaEvolução da infra estrutura
Evolução da infra estrutura
 
Artigo Gerencia De Redes Mauricio Moda
Artigo Gerencia De Redes Mauricio ModaArtigo Gerencia De Redes Mauricio Moda
Artigo Gerencia De Redes Mauricio Moda
 
artigo ferramentas de gerenciamento de redes
artigo ferramentas de gerenciamento de redesartigo ferramentas de gerenciamento de redes
artigo ferramentas de gerenciamento de redes
 
Aula 01
Aula 01Aula 01
Aula 01
 
Modelagem 16102006
Modelagem 16102006Modelagem 16102006
Modelagem 16102006
 
Gerencia e Administração de Redes
Gerencia e Administração de RedesGerencia e Administração de Redes
Gerencia e Administração de Redes
 
Kafer2014.pdf
Kafer2014.pdfKafer2014.pdf
Kafer2014.pdf
 

Mais de Rogério Cardoso

Barramentos de placas e tipos
Barramentos de placas e tiposBarramentos de placas e tipos
Barramentos de placas e tipos
Rogério Cardoso
 
Processadores tipos e modelos amd intel e cpuz
Processadores tipos e modelos amd intel e cpuzProcessadores tipos e modelos amd intel e cpuz
Processadores tipos e modelos amd intel e cpuz
Rogério Cardoso
 
Memorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channelMemorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channel
Rogério Cardoso
 
Placa mãe
Placa mãePlaca mãe
Placa mãe
Rogério Cardoso
 
Aula 4 Mini Curso de Linux
Aula 4 Mini Curso de LinuxAula 4 Mini Curso de Linux
Aula 4 Mini Curso de Linux
Rogério Cardoso
 
Aula 2 Mini Curso de Linux
Aula 2 Mini Curso de LinuxAula 2 Mini Curso de Linux
Aula 2 Mini Curso de Linux
Rogério Cardoso
 
Aula 1 Mini Curso de Linux
Aula 1 Mini Curso de LinuxAula 1 Mini Curso de Linux
Aula 1 Mini Curso de Linux
Rogério Cardoso
 
Modelo de prova
Modelo de prova Modelo de prova
Modelo de prova
Rogério Cardoso
 
Prova Mysql
Prova MysqlProva Mysql
Prova Mysql
Rogério Cardoso
 
lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova
lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova
lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova
Rogério Cardoso
 
Viabilidade em cluster de alto desempenho
Viabilidade em cluster de alto desempenhoViabilidade em cluster de alto desempenho
Viabilidade em cluster de alto desempenho
Rogério Cardoso
 
Prova de gestao de projetos turma manha pronta
Prova de gestao de projetos turma manha prontaProva de gestao de projetos turma manha pronta
Prova de gestao de projetos turma manha pronta
Rogério Cardoso
 
Multimídia para PC's
Multimídia para PC'sMultimídia para PC's
Multimídia para PC's
Rogério Cardoso
 
Memorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channelMemorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channel
Rogério Cardoso
 
Sistemas distribuídos e de tempo real
Sistemas distribuídos e de tempo realSistemas distribuídos e de tempo real
Sistemas distribuídos e de tempo real
Rogério Cardoso
 
Apostila cemig instalacoes_residenciais
Apostila cemig instalacoes_residenciaisApostila cemig instalacoes_residenciais
Apostila cemig instalacoes_residenciais
Rogério Cardoso
 
Utilizando o open ssh
Utilizando o open   sshUtilizando o open   ssh
Utilizando o open ssh
Rogério Cardoso
 
Introdução a psk e qam
Introdução  a   psk  e  qamIntrodução  a   psk  e  qam
Introdução a psk e qam
Rogério Cardoso
 
Introdução ao pipeline
Introdução  ao  pipelineIntrodução  ao  pipeline
Introdução ao pipeline
Rogério Cardoso
 
Aplicações de algoritimos geneticos 2010
Aplicações de algoritimos geneticos 2010Aplicações de algoritimos geneticos 2010
Aplicações de algoritimos geneticos 2010
Rogério Cardoso
 

Mais de Rogério Cardoso (20)

Barramentos de placas e tipos
Barramentos de placas e tiposBarramentos de placas e tipos
Barramentos de placas e tipos
 
Processadores tipos e modelos amd intel e cpuz
Processadores tipos e modelos amd intel e cpuzProcessadores tipos e modelos amd intel e cpuz
Processadores tipos e modelos amd intel e cpuz
 
Memorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channelMemorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1,2 e 3 e dual channel
 
Placa mãe
Placa mãePlaca mãe
Placa mãe
 
Aula 4 Mini Curso de Linux
Aula 4 Mini Curso de LinuxAula 4 Mini Curso de Linux
Aula 4 Mini Curso de Linux
 
Aula 2 Mini Curso de Linux
Aula 2 Mini Curso de LinuxAula 2 Mini Curso de Linux
Aula 2 Mini Curso de Linux
 
Aula 1 Mini Curso de Linux
Aula 1 Mini Curso de LinuxAula 1 Mini Curso de Linux
Aula 1 Mini Curso de Linux
 
Modelo de prova
Modelo de prova Modelo de prova
Modelo de prova
 
Prova Mysql
Prova MysqlProva Mysql
Prova Mysql
 
lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova
lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova
lista de exercícios de estrutura de dados Básico primeira prova
 
Viabilidade em cluster de alto desempenho
Viabilidade em cluster de alto desempenhoViabilidade em cluster de alto desempenho
Viabilidade em cluster de alto desempenho
 
Prova de gestao de projetos turma manha pronta
Prova de gestao de projetos turma manha prontaProva de gestao de projetos turma manha pronta
Prova de gestao de projetos turma manha pronta
 
Multimídia para PC's
Multimídia para PC'sMultimídia para PC's
Multimídia para PC's
 
Memorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channelMemorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channel
Memorias edo ddr 1 2 e 3 e dual channel
 
Sistemas distribuídos e de tempo real
Sistemas distribuídos e de tempo realSistemas distribuídos e de tempo real
Sistemas distribuídos e de tempo real
 
Apostila cemig instalacoes_residenciais
Apostila cemig instalacoes_residenciaisApostila cemig instalacoes_residenciais
Apostila cemig instalacoes_residenciais
 
Utilizando o open ssh
Utilizando o open   sshUtilizando o open   ssh
Utilizando o open ssh
 
Introdução a psk e qam
Introdução  a   psk  e  qamIntrodução  a   psk  e  qam
Introdução a psk e qam
 
Introdução ao pipeline
Introdução  ao  pipelineIntrodução  ao  pipeline
Introdução ao pipeline
 
Aplicações de algoritimos geneticos 2010
Aplicações de algoritimos geneticos 2010Aplicações de algoritimos geneticos 2010
Aplicações de algoritimos geneticos 2010
 

Último

Como fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptx
Como fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptxComo fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptx
Como fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptx
tnrlucas
 
REDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptx
REDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptxREDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptx
REDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptx
IranyGarcia
 
Teoria de redes de computadores redes .doc
Teoria de redes de computadores redes .docTeoria de redes de computadores redes .doc
Teoria de redes de computadores redes .doc
anpproferick
 
PRATICANDO O SCRUM Scrum team, product owner
PRATICANDO O SCRUM Scrum team, product ownerPRATICANDO O SCRUM Scrum team, product owner
PRATICANDO O SCRUM Scrum team, product owner
anpproferick
 
Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!
Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!
Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!
Annelise Gripp
 
Gestão de dados: sua importância e benefícios
Gestão de dados: sua importância e benefíciosGestão de dados: sua importância e benefícios
Gestão de dados: sua importância e benefícios
Rafael Santos
 

Último (6)

Como fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptx
Como fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptxComo fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptx
Como fui de 0 a lead na gringa em 3 anos.pptx
 
REDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptx
REDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptxREDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptx
REDE_DE_COMPUTADORES_TECNOLOGIA_TIPOS.pptx
 
Teoria de redes de computadores redes .doc
Teoria de redes de computadores redes .docTeoria de redes de computadores redes .doc
Teoria de redes de computadores redes .doc
 
PRATICANDO O SCRUM Scrum team, product owner
PRATICANDO O SCRUM Scrum team, product ownerPRATICANDO O SCRUM Scrum team, product owner
PRATICANDO O SCRUM Scrum team, product owner
 
Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!
Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!
Ferramentas e Técnicas para aplicar no seu dia a dia numa Transformação Digital!
 
Gestão de dados: sua importância e benefícios
Gestão de dados: sua importância e benefíciosGestão de dados: sua importância e benefícios
Gestão de dados: sua importância e benefícios
 

Aplicações de redes neurais 2010

  • 1.
  • 2.
  • 3. O sistema de crediario e o crescimento economico no brasil em alguns anos
  • 4. Aplicaçoes de softwares na analise de credito •Um sistema inteligente para tomada de decisão sobre autorização de compra com cartão de crédito utilizado pela American Express resultou em uma economia de 20% no tempo médio gasto em cada transação e a qualidade das decisões tomadas por este sistema foram em média 50% melhores que decisões tomadas pelo pessoal de autorização de crédito. •Mastercard e Visa estão investindo em projetos para construção de sistemas semelhantes, utilizando RNA, para avaliação de propostas de novos clientes, detecção de fraudes, e avaliação para autorização de compra (“Visa using neural networks to identify cardholder fraud'', Card News, March 20, 1995 v10 n5 p3 (1)).
  • 5. Utilizando rendes neurais para o sistema As RNA são compostas por neuronios e este e um fator pelo qual ela ofereçe grande versatilidade para este tipo de sistema pois os neuronios computam funçoes matematicas e para este sistema isso e fundamental.
  • 6. Vantagems possiveis graças ao uso de sistemas com RNA quando comparado ao uso tradicional Tradicional •Baixa eficiencia •Baixa performance •Pouca flexibilidade •Inconsistencia C om o uso de um sistema aplicado •abordagem mais adequada •Uma RNA pode ser treinada utilizando grandes quantidades de exemplos significativos. •performance elevada (avaliação é modelada através de exemplos de aplicações bem ou mal sucedidas encontrados nos históricos dos clientes) •rede é capaz de encontrar relações entre as informações e incorporar aspectos subjetivos
  • 7. Coleta de Dados : e a fase inicial para o uso da rede neste modelo de aplicação Pré-processamento dos Dados: Todos os dados de uma transação são pré-processados, agrupados em vetores numéricos e arranjados de forma aleatória em arquivos do formato padrão de acordo com determinado sistema. Exemplo de entrada de dados para um sistema comercial padrão resultante do pré- processamento
  • 8. Separação dos Conjuntos de Dados: Os dados são divididos em duas classes: Adimplentes e inadimplentes e o critero segue exatamente o padrao da RNA com a alimentaçao de informaçoes e pessos em cada etapa da avaliação. Exemplo de treinamento de um rede com um simulador para determinado caso como mostra a figura abaixo No caso desta rede após 300 ciclos de treinamento, pode-se perceber os efeitos do parâmentro de aprendizado η, como mostrado no grafico abaixo.
  • 9. Conclusoes do sistema apresentado pela estrutura A arquitetura que apresentou melhores resultados foi: 38- 20-8-2, a rede foi inicializada com pesos aleatórios no intervalo [-0.5, 0.5], com taxa de aprendizado η: 0.025 e termo momentum μ: 0.025, o treinamento foi realizado durante 1000 ciclos e utilizou o algoritmo de aprendizado backpropagation com termo momentum.
  • 10. Conclusão •Ao verrificar o modelo proposto pelo sistema consegue-se ter uma visão da grande aplicação das redes neurais e da evoluçao que este tipo de algoritimo traz para a tecnologia de forma geral. •Outro ponto a ser levado em consideração e a versatilidade deste sistema que foi estudado na decada de 90 e hoje em dia tem grandes aplicaçoes em toda area de credito como mostrado na apresentação