Com o avanço das tecnologias, chegamos a um ponto que as empresas investem tanto em Machine Learning como em Redes Neurais.
Neste texto, iremos entender mais sobre o conceito de rede neural e como os gestores estão aplicando essa tecnologia.
O que é uma Rede Neural?
Uma rede neural consiste em uma série de algoritmos que se esforçam para reconhecerem padrões, relações e um conjunto de dados. Esse processo imita” a maneira como o nosso cérebro se comporta, recebendo informações e ativando padrões de condutas por meio deles.
Dessa forma, podemos entender que uma Rede Neural recebe esse nome por se assimilar aos neurônios humanos. No fim, eles se transformam num sistema natural e orgânico.
Elas são parte fundamental do Machine Learning, que tende a se tornar o meio de estudos de mercado mais eficiente a médio e longo prazo. Também são adaptáveis às mudanças, independentemente do impacto que seu negócio tenha.
Essa atitude transforma os resultados, pois com os dados mais assertivos, a rede gera maior impacto, sem a necessidade de redesenhar ou modificar a base de seu negócio. Esse conceito, usa as inteligências artificiais e está, rapidamente, ganhando popularidade e força no mercado e no desenvolvimento de sistemas de negociação.
Noções básicas das redes neurais
Como esta é uma tecnologia de projeção, controle e adaptação, ela também vem sendo inserida no mundo das finanças. Elas auxiliam no desenvolvimento de processos como:
- Previsão de séries temporais;
- Negociação algorítmica;
- Classificação de títulos;
- Modelagem de risco de crédito;
- Construção de indicadores proprietários e derivativos de preços.
Além das citadas acima, podem mediar processos de reconhecimento de fraudes. Tudo porque conseguem identificar padrões de algoritmos irregulares e avaliar os riscos de conclusões de negócios.
As redes neurais também possuem camadas de aprendizagem. Então, quanto mais fundo elas forem inseridas, mais eficientes serão. Aquelas que estão na raiz da empresa são chamadas de redes “deeps” e usadas para algoritmos de aprendizagem profunda.
Camadas das Redes Neurais
Em uma rede consideramos organizá-las por camadas. Aquela que será a de entrada, coleta padrões primários. Por sua vez, a camada de saída terá classificações de sinais que mapearão todo o processo.
Por exemplo, os padrões exibidos podem incluir listas de indicadores técnicos. Eles se entrelaçam após fazerem a análise das redes neurais, mapeando os padrões de entrada e apresentando a porcentagem de sucesso daquele investimento.
O gestor, por sua vez, definirá a tomada de decisão mais correta e que agradará os acionistas. Sempre visando o aumento de seu capital.
As camadas ocultas ajustam os pesos de entrada para que a margem de erro da rede neural seja, praticamente, quase zero.
Fica definido que quando estas extrapolam as características dos dados coletados pela camada de entrada, terão o poder preditivo em relação à camada das saídas.
Essas redes inteligentes podem (e vão) mudar o curso de como fazemos negócios. É a tecnologia mostrando que podemos ampliar, cada vez mais, nossos horizontes.
Fonte: https://www.investopedia.com/terms/n/neuralnetwork.asp
