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Capítulo 1 - Palisade Corporation

1. hi 6 b H1 Dados de treinamento Dados do teste Dados de provado Resumo HouraiTook o Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 39 40 cones nas caixas de di logo Dois cones podem aparecer nas caixas de di logo do NeuralTools o cone Ajuda e o cone Configura es da aplica o O cone Ajuda permite acessar rapidamente o t pico da Ajuda relacionado caixa de di logo em quest o O cone Configura es da aplica o abre a caixa de di logo Configura es da Aplica o onde voc pode definir ou editar configura es para relat rios do NeuralTools bem como as configura es padr o de treinamento previs o e tempo de execu o NeuralTools Treinamento Ireinar Configura o da rede Tempo de execu o Conjunto de dados Dados de treinamento Salvar rede como Rede treinada em Dados det Para Pasta de traba Procurar Ap s o treinamento ser conclu do J iTestar automaticam casos selecionados 20 Prever automaticamente valores dependentes ausentes Ti r I Calcular impacto das vari veis Introdu o Refer ncia de comandos O que sao conjunto de dados e variaveis Comando Gerenciador de Conjunto de Dados Permite definir conjuntos de dados e variaveis do NeuralTools ou editar ou excluir conjuntos de dados e variaveis existentes O comando Gerenciador de Conjunto de Dados permite definir conjuntos de dados com casos e vari veis De
2. 2 Previs o obtida usando rede n mero ou categoria prevista pela rede 3 Probabilidade da categoria prevista para PNN al m de prever uma categoria desconhecida as redes neurais probabil sticas atribuem uma probabilidade mesma Este recurso n o est dispon vel quando as categorias s o previstas usando Redes Multi Layer Feedforward Isto tamb m n o se aplica previs o num rica 4 Probabilidade de categorias incorretas para PNN soma das probabilidades atribu das pela rede PNN a categorias incorretas Por exemplo se em um determinado caso a rede atribuir uma probabilidade de 30 ao vermelho 20 ao amarelo e 50 ao verde e se soubermos que a resposta correta vermelho ent o o valor para o caso em quest o 20 50 70 Esse valor fornece uma medida de erro da previs o de categoria para cada caso individual correspondendo ao Erro Residual da previs o num rica 5 Erro residual a diferen a entre o valor efetivo e o valor dependente previsto N o se aplica previs o de categorias Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 77 78 6 Avalia o adequada inadequada no caso da previs o num rica a coluna informa se a previs o referente a determinado caso est fora da margem definida em torno do valor efetivo a amplitude da margem definida como Toler ncia adequada inadequada No caso da previs o de categoria a coluna simplesmente informa se a categoria prevista corr
3. Tipo Previsor num rico de GRNN Vars categ ricas independentes 1 sexo Vars num ricas independentes 7 comprimento di metro altt Prever est o faltando os valores dependentes Relat rios Resumo N O Detalhado SIM A Colocar valores previstos direto no conjunto de dados N O Ativar Previs o ao Vivo SIM Excluir casos com valores indep ausentes SIM Correspond ncia entre vari veis independentes 4 correspond ncia entre vari veis autom tica Erros e avisos A caixa de di logo Vis o Geral de Previs o mostra a configura o de previs o para o conjunto de dados selecionado assim como quaisquer erros detectados em seus dados ou configura es antes do in cio da previs o Ao examinar o conte do dessa caixa pode se ver todas as suposi es de previs o selecionadas segundo relatadas pelo NeuralTools A se o de Erros e avisos oferece uma descri o de todos os problemas que o NeuralTools detectou com os seus dados ou configura es os quais podem ser corrigidos antes de se fazer previs es Informa es do conjunto de dados Nome Dados de previs o Tags de casos manuais N O N mero de linhas 3 N m de casos de previs o v lidos 3 Vars cat indep 1 sexo Vars num indep 7 comprimento di lt lt Voltar Cancelar Refer ncia de comandos Relatorios de previsao Ap s a previs o podem ser criados relat rios resumidos e detalhados Esses relat rios detalham o de
4. a no valor previsto Na previs o de categoria n o h valor num rico previsto mas h outputs num ricos brutos da rede nos quais a previs o da categoria baseada esses outputs num ricos s o usados pela an lise 3 No que se refere a uma dada vari vel num rica independente em cada caso a an lise percorre o intervalo do valor m nimo ao valor m ximo da vari vel medindo a mudan a no valor previsto ou no caso de uma previs o de categoria a mudan a nos outputs num ricos brutos A finalidade da an lise de impacto da vari vel n o apoiar conclus es definitivas como afirmar com elevada confian a que uma determinada vari vel irrelevante Em vez disso ela tem o prop sito de ajudar na busca do melhor conjunto de vari veis independentes os resultados da an lise podem informar que uma determin vel vari vel parece irrelevante a ponto de valer a pena treinar uma rede sem essa vari vel Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 51 52 Os resultados da an lise de impacto de vari veis s o exibidos no relat rio Resumo de Treinamento Rede treinada em Dados de treinamento Previsor num rico de GRNN Idade de haliote xls Vari veis categ ricas independentes 1 sexo Vari veis num ricas independentes 7 comprimento di metro altura peso total peso sem concha peso visceral peso concha Var num rica idade previs es inadequadas 30 toler ncia Erro m dio quadr t
5. rica e o segundo para previs o de categorias classifica o No caso das redes GRN PN o usu rio n o precisa tomar nenhuma decis o quanto estrutura da rede Essas redes sempre t m duas camadas ocultas de neur nios sendo que um neur nio em caso de treinamento encontra se primeira camada oculta o tamanho da segunda camada depende de certos fatores relacionados aos dados de treinamento As pr ximas se es deste cap tulo explicam detalhadamente cada tipo de rede neural que pode ser usado no NeuralTools No es b sicas sobre redes neurais Redes Multi Layer Feedforward As Redes Multi Layer Feedforward tamb m conhecidas como Redes Multi Layer Perceptron s o sistemas capazes de efetuar aproxima es de fun es complexas podendo portanto modelar rela es complexas entre vari veis independentes e uma vari vel dependente Arquitetura MLF O diagrama abaixo mostra uma rede MLF de previs o num rica com tr s vari veis num ricas independentes a rede foi configurada para ter 2 neur nios n s na primeira camada oculta e 3 neur nios n s na segunda camada oculta Output Segunda camada oculta Primeira camada oculta Inputs Fatores que determinam o comportamento da rede e Topologia o n mero de camadas ocultas e o n mero de n s das camadas e Pesos das conex es um par metro atribu do a cada conex o e termos de vi s um par metro atribu do a cada neur nio e Fun
6. Adequada SjAdequssa jAdoquada Adequada TjAdoquada Aduquada Adequada so Adequada Si Adequads Dual Vart vel dependente Var num rica fade Adoquada Adequada Adequada sjAgaquada Adequada jAdequada Adequada Adequada 11 981Adequede Adequada 0 111 masm Dados de treinamento Dados do teste Dados de prevedo Tehdas LIS comentada por Palisade Refer ncia de comandos Comando Prever Especifica as defini es da previs o de valores usando uma rede neural treinada e executa a previsao O comando Prever permite 1 especificar as defini es da previs o de valores usando uma rede neural treinada e 2 executar a previs o NeuralTools Previs o Conjunto de dados Dados de treinamento Rede a usar Rede treinada em Dados de t Em Pasta de tra Correspond ncia entre Autom tico Editar vari veis Previs o para Casos com valores dependentes Faltando Todos os casos Cc Op es I Colocar valores previstos direto no conjunto de dados IV ativar Previs o ao Vivo IV Excluir Previs o ao Vivo para casos com valores inv lidos ou ausentes Os dados a serem previstos geralmente s o casos com valores de vari veis dependentes desconhecidos As op es da caixa de di logo Previs o incluem e Conjunto de dados mostra o conjunto de dados a ser usado para a previs o Este conjunto de dados deve ser definido por meio do Gerenciador do conjunto de dados e
7. Ap s o NeuralTools ser instalado o menu e os comandos do programa s o inclu dos na barra de menus do Excel 2003 e vers es anteriores Tamb m exibida uma barra de ferramentas do NeuralTools O menu inclui comandos para 1 definir dados como conjuntos de dados 2 treinar e testar redes neurais 3 prever valores utilizando redes neurais treinadas No Excel 2007 todos os comandos s o apresentados na faixa de op es do NeuralTools fi me dd Do Wade de haforexis Modo de Comparibiidade Microsoft Excel Bx 3 initio invent Layout da P gina F rmutas Dados Revise Lobi o Neuraitoots sx Bu Pa te EL gt read erenciador se Treme Testar cone ge dador Deso Rron neuss Fercamentas euralTools Exemplo Previs o de Idade de haliote O New alT 00 pode ser usado para prever v OES descormmecasos de uma varbvei num rica cependente a parte dos valores anrea Gas varavers numencas e caleg rcas incia enciardos Antes de ge usa a rede neral para fazer uma press o eia rec sa ser renege etestace Late exerts expica estas etapas Asom como srecurso Gt Prevsdsinstart nes s dados deste exemplo foram srados de um estudo sobre a previs o da idade Cenalctes esp cie de moksco matinncibaseacs eco Se arda Um m toco altemalno usar a rede nesa para prever a idade com bate em medidas mast tiems de obter MASERA O NYNO ow IM BATO Vi o tome asondaca vetoes MF el O maia compamerica corer comprimento mes
8. Conjuntos de dados e o Gerenciador de Conjunto de Dados 18 Treinamento de rede neural ccc cce ceseerereeserreseerermeseeresnos 20 Como testar uma rede esesessesoesesescsocscsoesesescsocsceesceccscssesesesesocscssesesesos 25 Previse sereen E sous issaasi pro cuusvesues E A EEES E EE aSa 27 Relat rios e gr ficos do Neural Tools ssessssessesesssesssscesessesscosessoseeses 29 vi Utilidades do Neural Tools sccssscccsscescccsssccesceeessccescceesccesseeees 30 Como usar o NeuralTools com StatTools Solver e Evolver 30 Capitulo 3 Guia de Refer ncia do NeuralTools 33 ol ido o et o MARES ae ANDAS RR e RR SARA dO O EE Ad RAE RSA ERRAR 35 Refer ncia cones do NeuralTools 37 Barra de ferramentas do NeuralTools ss sos 37 Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 39 Tligo o 1 e o PRRIGADES NRP STE PER A RETR RS ER 39 cones nas caixas de didlOg0 c ssssssssssssssssssssssssssssssscesscesssesseeseeeseecsees 40 Refer ncia de comandos e 41 Comando Gerenciador de Conjunto de Dados 41 Comando Treinar iccicccieciccccsicosssesensscessecesvessiessgisevensdesssen A E E ia 48 Comando Testa sneno en a E N 61 Comando Preveresisciccecsesscsesscescsasssssseesisescenssessceasscesceassessuesteescnassesseess 69 OU Te F Co ES a nS aa pS nan no 75 Comando Configura es da aplicaga0 csesss
9. DecisionTools Suite com e Programa NeuralTools e Tutorial do NeuralTools e Manual do Usu rio do NeuralTools este livro em formato PDF Contrato de licen a do NeuralTools Se algo estiver faltando entre em contato com o seu revendedor ou distribuidor do NeuralTools ou ligue diretamente para a Palisade Corporation pelo n mero 1 607 277 8000 O que est inclu do no pacote O NeuralTools pode ser adquirido individualmente ou com a vers o Professional ou Industrial do DecisionTools Suite O CD ROM do NeuralTools cont m o add in suplemento NeuralTools para Excel v rios exemplos para o NeuralTools e um sistema de ajuda eletr nica totalmente indexado As vers es Professional e Industrial do DecisionTools Suite cont m todos os componentes mencionados acima al m de aplica es adicionais Sobre esta vers o Esta vers o do NeuralTools pode ser instalada como programa de 32 bits para o Microsoft Excel 2000 ou vers o mais recente Cap tulo 1 Primeiros Passos Antes de nos contatar Funcionamento com o seu ambiente operacional Este Guia do Usu rio pressup e que o usu rio saiba de modo geral usar o sistema operacional Windows e o Excel Especificamente e O usu rio sabe usar o computador e o mouse e O usu rio conhece termos como cones clique duplo clique ou clicar duas vezes menu janela comando objeto e O usu rio tem uma compreens o de conceitos b sicos como estrutura de diret rios atri
10. Previs o ao Vivo para casos com valores inv lidos ou ausentes Da mesma forma que no treinamento e no teste o NeuralTools primeiro mostra os dados e a configura o que ser usada na previs o Em seguida as previs es s o indicadas na planilha correspondente no Excel Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 27 Resultados de previsao Previsao ao Vivo 28 Os valores de output previstos aparecem ao lado dos casos para os quais foi efetuada a previs o Na tela abaixo os valores previstos aparecem em magenta es 4 jada da hakctasts wads de Compataidsd A mito mew Layutda Pagina F rmulas Dados Renso Exbi o Meunitoos j AR Auson zi gt ote zj CETTE oe de ever Trenans Testar 028 0095 046 035 0125 0 4785 0 206 034 0 25 0 09 0 479 0 0775 dora Dados de trenamento Pronto Dados do teste Dados de previs o Resumo NewalTools 034 Quando a Previs o ao Vivo est ativada o NeuralTools acrescenta automaticamente uma f rmula de Excel na c lula que cont m o valor previsto Essa f rmula gera o valor previsto portanto se os valores das vari veis independentes de um caso espec fico forem mudados o valor previsto ser automaticamente recalculado Ao usar a Previs o ao Vivo basta digitar os dados referentes aos novos casos diretamente no Excel e gerar uma nova previs o automaticamente sem passar pela caixa de di logo Previs o Por exemplo
11. Relat rio Detalhado resultante observe como os valores na coluna Incorreta se relacionam s probabilidades atribu das a cada categoria poss vel Incorreta a soma das probabilidades de todas as categorias incorretas 3 Matriz de classifica o compara as categorias efetivas s categorias previstas de cada categoria Por exemplo a matriz de classifica o pode revelar que uma rede detecta corretamente uma condi o m dica em pacientes portadores de determinada condi o mas que a rede tem a tend ncia de emitir alarmes falsos no caso de pacientes sadios Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 59 60 Impactos das vari veis quando selecionado exibe o impacto relativo das vari veis independentes nas respostas previstas Histograma de probabilidade de categorias incorretas dispon vel somente para redes PNN veja em Probabilidade m dia incorreta acima uma explica o sobre Probabilidade de categorias incorretas Para a previs o num rica as principais estat sticas e gr ficos do relat rio resumido de treinamento incluem 1 previs es inadequadas uma previs o considerada inv lida se estiver fora da margem definida em torno do valor efetivo a amplitude da margem definida pela configura o de Toler ncia adequada inadequada Treinamento na caixa de di logo Configura es da aplica o Erro m dio quadr tico medida do desvio das previs es em rela
12. Se necessitar de ajuda recomendamos as seguintes alternativas Consulte o seu professor ou colega Acesse http fwwiw palisade com e veja as respostas s perguntas mais comuns Contate nosso departamento de suporte t cnico por e mail ou fax Requisitos de sistema do NeuralTools Os requisitos de sistema para uso do NeuralTools 5 0 com Microsoft Excel para Windows s o os seguintes e Pentium PC ou processador mais veloz com disco r gido e Microsoft Windows 2000 SP4 Windows XP ou vers o superior e Microsoft Excel 2000 ou vers o superior 6 Introdu o Instru es de instala o Remo o do NeuralTools do computador Instru es gerais de instala o O programa de instala o copia os arquivos de sistema do NeuralTools no diret rio especificado do disco r gido Para executar o programa de instala o no Windows 2000 ou vers o superior 1 Insira o CD ROM do NeuralTools ou do DecisionTools Suite na unidade de CD ROM do seu computador 2 Clique no bot o Iniciar em seguida clique em Configura es e em Painel de Controle 3 Clique duas vezes no cone Adicionar Remover Programas 4 Na guia Instalar Desinstalar clique no bot o Instalar 5 Siga as instru es do programa de instala o apresentadas na tela Se tiver algum problema durante a instala o do NeuralTools verifique se a unidade de disco na qual a instala o est sendo feita tem espa o suficiente Ap s liberar espa o
13. ativado indicado com o status Ativado a vers o de avalia o indicada pelo status N o Ativado Se o software n o tiver sido ativado ser indicado o tempo restante de execu o permitido 4 Como fa o para ativar o software Se voc ainda n o tem um c digo de ativa o clique no bot o Comprar na caixa de di logo Ativa o de Licen a para obt lo mediante a compra do software Ao ser efetuada a compra on line o comprador recebe imediatamente um c digo de ativa o e um link opcional para fazer download do instalador caso haja necessidade de reinstalar o software Para efetuar a compra por telefone ligue para o escrit rio local da Palisade as informa es de contato s o fornecidas na se o Como contatar a Palisade neste cap tulo A ativa o pode ser feita pela Internet ou por e mail e Ativa o pela Internet Na caixa de di logo Ativa o de Licen a da Palisade digite ou cole o c digo de ativa o e pressione Ativa o Autom tica Ap s alguns segundos dever aparecer uma mensagem indicando que a ativa o foi satisfat ria a caixa de di logo de Ativa o de Licen a indicar o status do software como ativado e Ativa o se voc n o tiver acesso Internet A ativa o autom tica por e mail requer algumas etapas 1 Clique em Ativa o Manual para exibir o arquivo request xml que pode ser gravado ou copiado para a rea de transfer ncia do Windows recomenda se anot
14. de conjunto de dados e vari veis 47 Comando Configura es da aplica o 75 Gerenciador de Rede Neural 79 Prever 69 Testar 61 Treinar 48 Utilidades de dados ausentes 81 Comando Gerenciador de Conjunto de Dados 41 Como evitar excesso de treinamento 93 Como testar uma rede 25 Compara o entre redes MLF e PN GRN 101 Conjunto de dados e vari veis 41 Conjuntos de dados 18 Conjuntos de dados com m ltiplos intervalos 43 Correspond ncia entre vari veis 62 D Desinstala o do NeuralTools 7 E Erro m dio quadr tico 60 Evolver 30 G Gerenciador de Conjunto de Dados 18 H Histograma de residuais 60 I cones Area de trabalho 8 Instru es de instala o 6 7 M Matriz de classifica o 59 Multi Layer Feedforward Network 53 P Palisade Corporation 5 Previs o 16 27 Previs o ao Vivo 28 71 Probabilistic Neural Networks 53 Problemas de classifica o ii Problemas num ricos ii R Redes Multi Layer Feedforward 89 Redes neurais de regress o generalizada 95 Redes Neurais de Regress o Generalizada 21 53 Redes neurais e m todos estat sticos 86 Redes neurais probabil sticas 97 Relat rios de teste 26 64 107 108 Relat rios de treinamento 58 Requisitos de sistema 6 Resumos r pidos em relat rios detalhados 68 Solver 30 StatTools 30 T Tempo de execu o 55 Testar automaticamente em 49 Teste 16 Tipo de vari vel 4
15. de interroga o devem ser eliminados Isso pode ser feito com as Utilidades de Dados Ausentes selecionando se Valor espec fico na se o Valores a substituir e Limpar c lulas na se o O que usar como substitui o s vezes tamb m poss vel usar o NeuralTools para prever valores ausentes em uma vari vel independente a partir de outras vari veis independentes com poucos ou nenhum dado ausente Os resultados do teste indicar o se a rede treinada para prever os valores ausentes confi vel 83 84 Mais informa es sobre redes neurais No es b sicas sobre redes neurais Rede neural um sistema que usa inputs num ricos para efetuar c lculos e gerar um ou mais valores num ricos baseados nesses inputs Quando a rede neural criada e treinada para uma aplica o espec fica ela produz valores de output aproximadamente corretos para os inputs fornecidos Por exemplo uma rede pode conter inputs que representam algumas caracter sticas facilmente mensur veis de um haliote animal aqu tico como comprimento di metro e peso Os c lculos efetuados pela rede produzem um nico n mero que geralmente pr ximo idade do animal a idade de um haliote mais dif cil de determinar As redes neurais foram inspiradas na estrutura do c rebro O c rebro formado por um grande n mero de c lulas denominadas neur nios Cada neur nio recebe impulsos de outros neur nios atrav s de
16. deve constar na planilha ativa e Rede a usar especifica o nome e o local da rede neural a ser usada para a previs o As redes neurais podem ser salvas em uma pasta de trabalho do Excel ou em um arquivo em disco Clique em Procurar para mudar o nome ou o local indicado e Correspond ncia entre vari veis especifica como ser estabelecida a correspond ncia entre as vari veis do conjunto de dados a ser testado e as vari veis do conjunto de dados usado para treinar a rede Clique em Editar para mudar a correspond ncia entre vari veis Para obter mais informa es sobre como usar Correspond ncia entre vari veis consulte o comando Teste neste cap tulo Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 69 70 Previs o para seleciona os casos para os quais ser o feitas as previs es Geralmente s o selecionados casos de previs o com Casos com valores dependentes faltando mas se desejado poss vel fazer previs es para Todos os casos mesmo os casos em que o valor da vari vel dependente conhecido Se houver uma vari vel tag no conjunto de dados os valores da vari vel dependente ser o previstos somente para os casos assinalados com a tag previs o Op es define o local do valor previsto e as op es da Previs o ao Vivo 1 Colocar valores previstos direto no conjunto de dados Esta op o especifica que em cada caso previsto os valores previstos ser o colocados diretamente no local da
17. informa es sobre o NeuralTools e outros programas da Palisade Introdu o Como contatar a A Palisade Corporation recebe com satisfa o perguntas coment rios Palisade e sugest es relacionados ao NeuralTools Entre em contato com a nossa equipe de suporte t cnico pelos seguintes meios E mail support palisade com Telefone 1 607 277 8000 dias teis das 9h as 17h hor rio de Nova York Siga as instru es telef nicas para ser conectado ao suporte t cnico Fax 1 607 277 8001 Correspond ncia Technical Support Palisade Corporation 798 Cascadilla St Ithaca NY 14850 EUA Se quiser contatar a Palisade Europe E mail support palisade europe com Telefone 44 1895 425050 RU Fax 44 1895 425051 RU Correspond ncia Palisade Europe 31 The Green West Drayton Middlesex UB7 7PN Reino Unido Para contatar a Palisade Asia Pacific E mail support palisade com au Telefone 61 2 9252 5922 Austr lia Fax 61 2 9252 2820 Austr lia Correspond ncia Palisade Asia Pacific Pty Limited Suite 404 Level 4 20 Loftus Street Sydney NSW 2000 Austr lia Cap tulo 1 Primeiros Passos Ao nos contatar pedimos que sempre inclua o nome do produto a vers o e o n mero de s rie O n mero exato da vers o pode ser encontrado no comando Sobre da Ajuda no menu do NeuralTools no Excel Vers o Student N o oferecemos suporte t cnico por telefone para a vers o de estudante do NeuralTools
18. os dados de treinamento para a rede Quando s o usadas redes MFL para classifica o elas t m m ltiplos neur nios de output um correspondente a cada poss vel categoria dependente A rede classifica cada caso calculando seus outputs num ricos a categoria selecionada a que corresponde ao neur nio com o valor mais alto de output Redes Multi Layer Feedforward Historico Treinamento de redes MLF O treinamento de uma rede MLF consiste em encontrar um conjunto de pesos de conex o e termos de vi s que fa am com que a rede de modo geral forne a respostas corretas quando s o apresentados novos casos para fins de simplifica o o termo de vi s ser omitido na apresenta o abaixo O treinamento iniciado com a atribui o de um conjunto de pesos de conex o selecionado aleatoriamente feita uma previs o para cada caso de treinamento usando valores independentes como inputs para obter o output muito prov vel que o output ser diferente do valor dependente conhecido Assim para cada caso de treinamento temos um valor de erro A partir desses valores calculamos uma medida de erro para todo o conjunto de treinamento o que nos informa como foi o desempenho da rede com os pesos iniciais prov vel que a rede n o apresente muito bom desempenho com os pesos aleat rios inicialmente atribu dos ent o prosseguimos com tentativas subsequentes outras atribui es de pesos Contudo agora as atribui es de
19. ricas usadas Nomes do treinamento 28 Vari vel dependente Var num rica idade 29 M 4 Resumo NeuralTools 23 4 Pronto Ele 100 Refer ncia de comandos Para a previs o de categoria as principais estat sticas e gr ficos no relat rio resumido de teste s o 1 previs es inv lidas porcentagem dos casos em que a categoria prevista n o corresponde categoria efetiva 2 Probabilidade m dia incorreta dispon vel somente em redes PNN em cada caso o NeuralTools calcula a probabilidade de categorias incorretas que a soma das probabilidades atribu das pela rede PNN s categorias incorretas Por exemplo se em determinado caso a rede atribuir uma probabilidade de 30 ao vermelho 20 ao amarelo e 50 ao verde e se soubermos que a resposta correta vermelho ent o o valor para o caso em quest o 20 50 70 Esse valor fornece uma medida de erro da previs o de categoria para cada caso individual correspondendo ao Erro Residual da previs o num rica Probabilidade m dia incorreta o valor m dio de erro correspondente a todos os casos Os Relat rios Detalhados mostram a Probabilidade Incorreta para cada caso individual Para compreender melhor este conceito pode ser til mudar as defini es do Relat rio Detalhado de modo a mostrar as probabilidades atribu das por uma Rede Neural Probabil stica a cada categoria poss vel de uma vari vel dependente Para fazer isso sel
20. ser processado por redes de output nico Por exemplo em vez de construir uma nica rede para prever o volume e o pre o de uma a o no dia seguinte melhor criar uma rede para previs es de pre o e outra para previs es de volume Por outro lado as redes neurais usadas para previs o de classifica o ou categoria t m m ltiplos outputs Suponhamos por exemplo que queremos prever se o pre o de uma a o subir mais de 1 cair mais de 1 ou n o mudar mais de 1 Neste caso a rede ter tr s outputs num ricos o output mais alto indicar a categoria selecionada pela rede Como treinar uma rede Treinamento de rede o processo de ajuste fino dos par metros de c lculo com a finalidade de fazer com que a rede produza outputs com valores aproximadamente corretos para os inputs fornecidos Esse processo por um lado baseado no treinamento de dados e por outro no algoritmo de treinamento O algoritmo de treinamento seleciona diversos conjuntos de par metros de c lculo e avalia cada conjunto aplicando a rede a cada caso do treinamento com o objetivo de determinar a adequa o das respostas fornecidas pela rede Cada conjunto de par metros uma tentativa o algoritmo de treinamento seleciona novos conjuntos de par metros com base nos resultados das tentativas anteriores Processamento computacional de redes neurais A rede neural um modelo de c lculos que pode ser utilizado em v rio
21. sticas localizado em colunas cont guas com os nomes das vari veis na primeira linha do conjunto de dados Cada linha do conjunto de dados um caso Cada caso cont m um conjunto de valores de vari veis independentes e um valor conhecido ou ausente para a vari vel dependente do output Cabe ao NeuralTools prever os valores das vari veis de output nos casos em que eles s o desconhecidos O Gerenciador de conjunto de dados do NeuralTools permite definir conjuntos de dados vari veis e casos Subsequentemente essas vari veis predefinidas podem ser usadas para treinar e testar redes neurais sem necessidade de selecionar novamente os dados a serem analisados Voc pode colocar todos os casos hist ricos conhecidos em um nico conjunto de dados e os casos para os quais deseja prever resultados em outro conjunto de dados Voc tamb m pode combinar todos os seus dados dados hist ricos conhecidos e dados que deseja prever em um nico conjunto de dados Ef NeuralTools Gerenciador de conjunto de dados Idade de haliote xls x Dados de previs o Dados de teste Excluir Dados de treinamento Conjunto de dados Nome Dados de treinamento Intervalo do Excel A30 33207 E _Mattiplos v Aplicar Formata o de c lulas Vari veis Intervalo de dados do Excel Nome da vari vel Tipo de vari vel 431 43207 sexo Categ rica independente B31 B3207 comprimento Num rica independente C31 C3207 di metro Num rica indep
22. ter de selecionar repetidamente os dados no Excel Al m disso as vari veis do NeuralTools n o se limitam a uma nica coluna de dados na planilha do Excel voc pode usar a mesma coluna para uma nica vari vel em at 255 planilhas Bem vindo ao NeuralTools para o Excel Relatorios do NeuralTools O Excel excelente para criar relat rios e gr ficos e o NeuralTools tira m ximo proveito disso Ele usa gr ficos em formato Excel que podem ser facilmente personalizados com novas cores fontes e texto T tulos de relat rios formatos num ricos e texto podem ser alterados da mesma forma que em uma planilha Excel padr o Arraste e solte tabelas e gr ficos de relat rios do NeuralTools diretamente em documentos de outras aplica es O NeuralTools Industrial inclui o recurso de Previs o ao Vivo no qual os valores previstos s o calculados medida que novos dados s o inseridos na planilha do Excel Esse c lculo em tempo real feito automaticamente da mesma forma que os rec lculos feitos pelo Excel Acesso e compartilhamento de dados O Excel conta com timos recursos para importa o de dados o que facilita muito a transfer ncia de seus dados para o NeuralTools Use os recursos padr o do Excel para ler dados do Microsoft SQL Server Oracle Microsoft Access ou qualquer outro banco de dados compat vel com ODBC Carregue dados de arquivos de texto ou outras aplica es se os dados podem ser lidos no Excel podem ser
23. uma descri o de todos os problemas que o NeuralTools detectou com rela o aos dados que podem ser corrigidos antes de iniciar o teste NeuralTools Vis o Geral de Teste Rede e configura es Informa es do conjunto de dados Local da rede Pasta de trabalho ativa Nome Dados de treinamento Nome Rede treinada em Dados de treinamento Tags de casos manuais N O Tipo Previsor num rico de GRNN N mero de linhas 3177 Vars categ ricas independentes 1 sexo N m de casos de teste v lidos 3177 Yars num ricas independentes 7 comprimento di metro alt Yars cat indep 1 sexo Relat rios Resumo SIM Detalhado SIM Yars num indep 7 comprimento di Var dep idade Correspond ncia entre vari veis independentes 4 correspond ncia entre vari veis autom tica Erros e avisos lt lt Voltar Cancelar Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 63 Relatorios de teste 64 Ap s o teste podem ser criados relat rios resumidos e detalhados Esses relat rios detalham o desempenho da rede neural treinada com o conjunto de dados usado no teste O conte do efetivo dos relat rios gerados especificado na caixa de di logo Configura es da aplica o abaixo das configura es de Relat rios a Gerar e Colunas nos Relat rios Detalhados O relat rio detalhado especialmente til ao efetuar testes porque indica como foi o desempenho da rede treinada na previs o dos valores individ
24. usado com o StatTools o suplemento de estat stica da Palisade para o Excel Os dois produtos usam o mesmo Gerenciador do conjunto de dados os conjuntos de dados definidos no NeuralTools podem ser analisados no StatTools e vice versa Com o StatTools poss vel fazer c lculos estat sticos em vari veis de conjuntos de dados definidos no NeuralTools e estat sticas de previs es geradas pelo NeuralTools Os Relat rios Detalhados gerados no NeuralTools podem ser imediatamente analisados no StatTools eles aparecem automaticamente na lista de conjuntos de dados do Gerenciador de Conjunto de Dados do StatTools Isso facilita o uso do StatTools para obter resultados estat sticos al m dos apresentados nos Relat rios Resumidos do NeuralTools Por exemplo o Relat rio Resumido de teste inclui um histograma de diferen as residuais definidas como as diferen as entre os valores efetivos e os previstos Com base no histograma as diferen as residuais podem parecer aproximadamente normalmente distribu das Para testar a hip tese de distribui o normal pode se aplicar um dos testes de normalidade do StatTools s vari veis residuais no Relat rio Detalhado Um exemplo disso fornecido no arquivo An lise para previs o de idade de haliote com StatTools xls O recurso Previs o ao Vivo do NeuralTools facilita averiguar como as mudan as nos valores independentes afetam a previs o Outras ferramentas dispon veis no Excel podem se
25. usados no NeuralTools O NeuralTools salva todos os resultados e dados em pastas de trabalho do Excel Da mesma forma que com qualquer arquivo do Excel poss vel enviar resultados e redes do NeuralTools a colegas em qualquer lugar O compartilhamento n o poderia ser mais f cil NeuralTools Professional e Industrial O NeuralTools est dispon vel em duas vers es Professional e Industrial As diferen as dessas vers es s o as seguintes e No NeuralTools Professional o n mero de conjuntos de dados limitado a 1000 casos na vers o Industrial podem haver at 16 777 216 casos e O recurso de Previs o ao Vivo que calcula os valores previstos medida que novos dados s o inseridos na planilha do Excel s fornecido no NeuralTools Industrial Esse c lculo em tempo real feito automaticamente da mesma forma que os rec lculos feitos pelo Excel Bem vindo Indice indice Bem vindo ao NeuralTools para o Excel i Bem vindo cneccccensneeceenseeeeenseeeeeensneeeeeenseeeeeenseeeeeenseeeeeenseeeesenseeeenenss i Trabalhe em um ambiente conhecido csesssssessseceesseceessecseesesees i An lises no NeuralTools cessssssessecssscesssececssecsessccsscsessecseeseceeeee ii Gerenciamento de dados no NeuralTools nssesesosososorossesssssssssssss iii Relat rios do NeuralTools sesesesesesesssesssssessssosssssosososososososososesosesss iv Acesso e compartilhamento de dados ssese
26. v rios dendritos Dependendo dos impulsos recebidos o neur nio transmite um sinal a outros neur nios por meio de seu ax nio que se conecta a dendritos de outros neur nios Da mesma forma que o c rebro as redes neurais artificiais s o compostas por elementos cada um desses elementos recebe uma s rie de inputs e gera um nico output sendo que o output uma fun o relativamente simples dos inputs Mais informa es sobre redes neurais Comparacao entre redes neurais e m todos estat sticos As redes neurais fornecem uma alternativa aos m todos estat sticos convencionais Da mesma forma que as regress es lineares as redes neurais s o usadas para aproxima o de fun es E da mesma forma que an lises discriminantes e regress es log sticas as redes neurais s o usadas para classifica o A vantagem das redes neurais que s o capazes de modelar fun es extremamente complexas Isso bem diferente do que efetuado pelas t cnicas lineares convencionais regress o linear e an lise discriminante linear As t cnicas de otimiza o de modelos lineares j eram bem conhecidas antes de terem sido inventadas as redes neurais artificiais em meados do s culo XX Levou muitos anos at serem desenvolvidos algoritmos eficazes no treinamento de redes neurais Contudo atualmente existe uma grande variedade de algoritmos sofisticados para treinamento de redes neurais o que as torna uma alternativa mais int
27. vari vel nos dados de treinamento Observe no entanto que a previs o com redes MLF fora do intervalo dos dados de treinamento continua sendo arriscada e S o capazes de fazer generaliza es a partir de conjuntos de treinamento muito pequenos Mais informa es sobre redes neurais 101 102 Transforma o de input O NeuralTools aplica escala nas vari veis num ricas antes do treinamento de forma que os valores de cada vari vel estejam aproximadamente no mesmo intervalo Isso feito para equalizar o efeito das vari veis no output da rede durante as fases iniciais do treinamento Quando uma vari vel n o significativa para fazer previs es corretas este fato ser levado em conta durante o treinamento por meio da redu o dos pesos das conex es entre um determinado input e os neur nios da primeira camada oculta Contudo se a vari vel insignificante for de uma ordem de import ncia maior do que as outras vari veis os pesos ter o de ser reduzidos ainda mais para compensar os valores maiores A escala usa a m dia aritm tica e o desvio padr o para cada vari vel calculados com base no conjunto de treinamento A m dia aritm tica subtra da de cada valor e o resultado dividido pelo desvio padr o Os mesmos par metros de escala s o usados ao testar a rede treinada ou us la para efetuar previs es Dados simb licos ou de categoria n o podem ser usados diretamente com a rede neural pois esta usa n m
28. 5 Transforma o de input 103 Treinamento 16 Treinamento de redes MLF 91 U Uso integrado de treinamento teste e previs o 20 V Valores ausentes 83 vari veis tag 46 Vers o Professional iv Vis o Geral de Previs o 72 Vis o Geral de Teste 63
29. 995 e Masters 1995 Para saber mais sobre Simulated Annealing recozimento simulado veja o artigo de Masters 1995 Mais informa es sobre redes neurais 91 Medidas de erro Tempo de treinamento Sele o da topologia 92 A medida de erro usada ao treinar redes de previs o num rica o erro m dio quadr tico de todos os casos de treinamento ou seja a diferen a m dia quadr tica entre a resposta correta e a resposta dada pela rede No caso da classifica o temos mais de um output para cada caso de treinamento isto um output correspondente a cada categoria dependente Calculamos o erro m dio quadr tico com base em todos os outputs de todos os casos de treinamento usando como refer ncia os valores de output desejados para cada caso de treinamento queremos que o valor do output seja pr ximo a 1 para o output correspondente categoria correta e queremos que os valores restantes de output sejam pr ximos de 0 Os algoritmos de treinamento MLF do NeuralTools se reiniciam v rias vezes usando pesos iniciais diferentes Portanto quanto mais longo o tempo de treinamento da rede melhor o resultado Quanto maior o n mero de vezes que a rede puder se reiniciar maior a probabilidade de que ser encontrado o m nimo global da fun o de erro A sele o do n mero de camadas e do n mero de neur nios de cada camadas define se a rede ser capaz de apreender a rela o entre as vari veis independentes e d
30. Categoria selecionada aleatoriamente valor de uma categoria selecionado aleatoriamente entre os valores no conjunto de dados Categoria espec fica define todos os valores ausentes ou indesejados em como um valor espec fico Vari veis num ricas as op es s o Valor m dio da vari vel o valor m dio da vari vel de todos os casos do conjunto de dados Valor mediano da vari vel o valor mediano da vari vel de todos os casos do conjunto de dados Interpola o de valores vizinhos o valor calculado pela interpola o entre os valores das vari veis nos casos do conjunto de dados ao lado do caso com o valor ausente Valor aleat rio entre m n e m x um valor aleat rio selecionado entre os valores m nimo e m ximo das vari veis para todos os casos do conjunto de dados Limpar c lulas apaga os valores selecionados da vari vel seja esta num rica ou categ rica 82 Utilidades Mais informa es sobre valores ausentes Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools A caixa de di logo Utilidades de Dados Ausentes fornece uma alternativa para os dados ausentes ela gera dados artificiais para preencher os dados que est o faltando Muitas vezes pode ser melhor simplesmente deixar os dados ausentes como c lulas em branco e deixar o NeuralTools ignorar os casos com dados ausentes Observe que o NeuralTools n o reconhece s mbolos especiais como por exemplo como dados ausentes pontos
31. Ferramentas Al Q E iy a c Na SP 1 eee cin Treinamento de rede neural F Ho D AAA A 23 de dezembro de 2009 17 50 04 Conjunto de dados Dados de treinamento Rede Rede treinada em Dados de treinamento Rede treinada em Dados de treinamento Previsor num rico de GRNN Idade de haliote xis Vari veis categ ricas independentes 1 sexo Vari veis num ricas independentes 7 comprimento di metro altura peso total peso sem concha peso visceral peso concha Vari vel dependente Var num rica idade Treinamento N mero de casos 3177 Tempo de treinamento 00 03 05 N mero de tentativas s7 Motivo da parada Parada autom tica previs es inadequadas 305 toler ncia 5 09525 Errom dio quadr tico 1 849 Erro m dio absoluto 1 279 Desvio padr o de erro absoluto 1 335 Conjunto de dados 25 Nome Dados de treinamento N mero de linhas 3177 Tags de casos manuais N o Histograma de diferen as residuais Treinamento H el 44 gt W Resumo NeuralTools 3 i Pronto E Ga G 58 Refer ncia de comandos Para a previs o de classifica o categoria as principais estat sticas e gr ficos contidos no relat rio resumido de treinamento s o 1 previs es inadequadas porcentagem dos casos em que a categoria prevista n o corresponde categoria efetiva 2 Probabilidade m dia incorreta dispon vel somente em redes PNN em cada caso o NeuralTools calcula a probabilidade de categorias incorret
32. Manual do Usuario NeuralTools Add In de Rede Neural para o Microsoft Excel Versao 5 7 setembro 2010 Palisade Corporation 798 Cascadilla St Ithaca NY 14850 EUA 1 607 277 8000 1 607 277 8001 fax http www palisade com website sales palisade com e mail Direitos autorais Copyright 2010 Palisade Corporation Reconhecimento de marcas registradas Microsoft Excel e Windows s o marcas registradas da Microsoft Corporation IBM marca registrada da International Business Machines Inc Palisade TopRank BestFit e RISKview s o marcas registradas da Palisade Corporation Bem vindo ao NeuralTools para o Excel Bem vindo O NeuralTools coloca sua disposi o um novo conjunto avan ado de ferramentas de modelagem para uso com o Microsoft Excel a ferramenta de modelagem e an lise de dados padr o do setor NeuralTools um suplemento add in de redes neurais para o Microsoft Excel que possibilita analisar dados em planilhas de Excel e trabalhar no ambiente do Microsoft Office que voc j conhece Com um gerenciador de dados de alta capacidade e avan ados algoritmos de redes neurais o NeuralTools oferece todas as vantagens a facilidade de uso e elabora o de relat rios do Microsoft Office e a capacidade avan ada e exatid o de previs es das redes neurais Trabalhe em um ambiente conhecido Se voc sabe usar o Excel sabe como trabalhar com o NeuralTools O NeuralTools funciona exa
33. NeuralTools Correspond ncia entre Vari veis Correspond ncia autom tica Correspond ncia personalizada Selecione a vari vel no conjunto de dados de modo que corresponda a cada vari vel da rede treinada Tipo CAT NUM NUM NUM NUM NUM NUM NUM Vari veis do treinamento sexo sexo altura altura comprimento comprimento di metro di metro Seger pe eee peso sem concha altura peso total comprimento peso visceral di metro Vari veis do conjunto de dados peso concha peso sem concha Refer ncia de comandos Caixa de didlogo Visao geral de teste A caixa de di logo Correspond ncia entre Vari veis apresenta uma lista dos nomes das vari veis de cada conjunto para que se possa estabelecer a correspond ncia A correspond ncia s pode ser estabelecida entre vari veis do mesmo tipo Cada vez que estabelecida uma correspond ncia as atribui es feitas s o armazenadas com o conjunto de dados Ao clicar em Carregar a correspond ncia anterior voc pode ver as correspond ncias feitas anteriormente e acessar um conjunto de atribui es anteriores para o conjunto de dados A caixa de di logo Vis o Geral de Teste mostra antes do in cio do treinamento a configura o de treinamento da rede atual e todos os erros detectados nos dados a serem usados Confira nesta caixa todas as pressuposi es de teste que voc selecionou segundo informadas pelo NeuralTools A se o de Erros e avisos apresenta
34. Normalmente a rede melhora medida que o treinamento continua pois o NeuralTools gera redes que fazem melhores previs es relacionadas aos dados com menos erros Os gr ficos s o atualizados mostrando o andamento do treinamento efetuado pelo NeuralTools NeuralTools Treinamento em Andamento Andamento do treinamento Previsor num rico de GRNN Tempo desde o in cio 00 01 35 N mero de tentativas 51 Erro no conjunto de treinamento 0 6796615 Erro nos ltimos 5 minutos Erro durante o per odo de treinamento em horas O treinamento interrompido quando alcan ado um dos crit rios que voc definiu para parada como por exemplo a dura o m xima do treinamento Se voc tiver selecionado testar automaticamente a rede ou prever os valores de output ausentes no conjunto de dados isso ser feito ap s o treinamento Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 23 Relatorios de treinamento 24 Os relat rios de treinamento indicam como foi o desempenho da rede treinada Estat sticas como o Previs es Inv lidas mostram a quantidade de casos no treinamento definido para os quais a rede previu um valor de output diferente do verdadeiro valor conhecido Ta vd 9 amp s gt Idade de haliotexis Modo de Compatibilidade Microsoft Excel nos ai iti Inserir Layout da P gina F rmulas Dados Revis o Exibi o NeuraiTools Bo gt F Utilidades Ste XE E Ajuda Treinar T
35. O procedimento padr o de instala o do NeuralTools coloca o programa em um subdiret rio do diret rio principal Arquivos de Programas Palisade Isso semelhante ao que feito com o Excel que geralmente instalado em um subdiret rio do diret rio principal do Microsoft Office Um dos subdiret rios de Arquivos de Programas Palisade ser o diret rio do NeuralTools por padr o denominado NeuralTools5 Este diret rio cont m o arquivo do add in NeuralTools NEURALTOOLS XLA al m de exemplos de modelos e outros arquivos necess rios para executar o NeuralTools Um outro subdiret rio de Arquivos de Programas Palisade o diret rio SISTEMA ou SYSTEM que cont m os arquivos necess rios para cada programa do DecisionTools Suite inclusive as bibliotecas dos programas e arquivos de Ajuda comuns Instru es de instala o Ativa o do software Perguntas frequentes A ativa o um processo de verifica o da licen a que efetuado apenas uma vez e necess rio para poder executar o software NeuralTools como produtos plenamente licenciado A fatura impressa do produto ou a fatura enviada por e mail cont m um c digo de ativa o que consiste em uma sequ ncia separada por tra os como por exemplo 19a0 c7c1 15ef 1be0 4d7f cd Se voc forneceu o c digo de ativa o durante a instala o o software ser ativado na primeira vez que for executado e nenhuma outra a o ser necess ri
36. Soma 16410 5155 No Relat rio Detalhado de Teste as previs es s o marcadas como Adequadas ou Inadequadas de acordo com o nivel de toler ncia definido na caixa de di logo Configura es da aplica o Ao executar v rios testes voc pode acrescentar Relat rios Detalhados em novas colunas direita do conjunto de dados de teste para poder ver como as previs es mudam em cada caso individual medida que novas redes s o testadas 67 Resumos r pidos em relat rios detalhados 68 Uma janela tipo pop up do Excel com um coment rio oferece r pido acesso s informa es do Relat rio Resumido durante o exame de um Relat rio Detalhado Basta rolar o mouse sobre o cabe alho do relat rio e o coment rio ser exibido Nota para serem exibidos os coment rios devem ser ativados na guia Exibir da caixa de di logo Op es do comando Ferramentas do Excel 83 dn o d Idade de hatte sts Modo de Compatibilidade Microtolt Excel x 2 wia mew brecha Rayna P mmula Dodot Revisio Enbi o MewaTosi W ox PM pi fumam PPR sha o Gerenoade se Tremor Testar Pever Bedermeut Ferramentas Fenm Rodo da Ne atodas Teste informa es de rede fog usada Previs o Adequadainadoquada Residual None Rase tanada am Dadas de venanants Adequada Contig Adequada adaquada Adequada Adoquada Adequada 21 Adequada Adequada toc 7 TlAdoquada H Desso padre de erro absoluto 1 335
37. a Para ativar o software ap s a instala o selecione o comando Ativa o de Licen a no menu Ajuda do NeuralTools e digite o c digo de ativa o na caixa de di logo Ativa o de Licen a Palisade apresentada Ativa o de Licen a Palisade Produto RISK Industrial N mero de S rie Status Ativar Software ID de Ativa o Desativar Software ID de Fulfillment Desativa o Autom tica Desativa o Manual Ajuda Fechar 1 E se o software n o for ativado Se o c digo de ativa o n o for fornecido durante a instala o ou se for instalada uma vers o de avalia o o software ser executado como vers o de avalia o com limita es de tempo e n mero de usos e ter de ser ativado com um c digo de ativa o para funcionar de modo pleno Cap tulo 1 Primeiros Passos 10 2 Durante quanto tempo posso usar o produto sem ativ lo Sem ativa o o software pode ser usado por um per odo de 15 dias Toda a funcionalidade estar presente mas a caixa de di logo de Ativa o de Licen a aparecer cada vez que o programa for iniciado para lembr lo de ativar a licen a e para indicar o per odo de uso restante Ap s o per odo de avalia o de 15 dias o software s rodar se for ativado 3 Como fa o para verificar o status da ativa o A caixa de di logo de Ativa o de Licen a pode ser acessada atrav s do comando Ativa o de Licen a no menu Ajuda O software
38. acrescentar informa es descritivas a uma rede Isso ajuda a identificar a rede treinada e as condi es em que foi treinada Utilidades Comando Utilidades de dados ausentes Permite substituir dados ausentes e valores de erro de um conjunto de dados por valores artificiais O comando Utilidade de Dados Ausentes permite substituir dados indesejados ou ausentes do conjunto de dados por valores artificiais Durante o treinamento teste e previs o os casos com valores de vari veis ausentes s o ignorados pelo NeuralTools portanto geralmente til corrigir esses valores antes do processo A caixa de di logo Vis o Geral do Treinamento apresenta um aviso quando houver valores ausentes no conjunto de dados Se isso ocorrer esses casos podem ser corrigidos usando se o comando Utilidades de Dados Ausentes NeuralTools Utilidades de Dados Ausentes Conjunto de dados Dados de treinamento Vari veis a modificar Tipo Nome da vari vel N m em branco N m erros Valores n o Cat ind sexo 0 Num ind comprimento 0 ind di metro 0 ind altura 0 ind p a ind peso sem concha Selecionar todas as vari veis KKKA KKKA Selecionar vari veis de categoria Valores a substituir Selecionar vari veis categ ricas I C lulas em branco PEE Cancelar sele o de toda as vari veis IV Erros ex VALOR IV Dados n o num ricos em vari veis num ricas I yalor espec fico O que usar como
39. ador de conjunto de dados Idade de haliote xls EI Dados de previs o Dados de teste Excluir Conjunto de dados Nome Dados de treinamento Intervalo do Excel aso 33207 E M ltiplos Iv Aplicar Formata o de c lulas Vari veis Intervalo de dados do Excel Nome da vari vel Tipo de vari vel 1431 43207 sexo Categ rica independente B31 B3207 comprimento Num rica independente 1C31 C3207 di metro Num rica independente D31 D3207 altura Num rica independente E31 E3207 peso total Num rica independente F31 F3207 peso_sem_concha Num rica independente a31 G3207 peso visceral Num rica independente H31 H3207 peso concha Num rica independente I31 13207 an is N o usada 1131 13207 idade Num rica dependente 10 vari veis 3177 c lulas de dados por vari vel Importar OK Cancelar As op es do Conjunto de dados na caixa de di logo Gerenciador do conjunto de dados s o Caixa de di logo Gerenciador de conjunto de dados e e e J e 42 Novo e Excluir para adicionar um novo conjunto de dados ou excluir um conjunto existente Nome especifica o nome do conjunto de dados Intervalo do Excel especifica o intervalo do Excel correspondente ao conjunto de dados Se v rios intervalos de c lulas tiverem sido designados a um conjunto de dados este item ser antecedido pelo r tulo M ltiplos Aplicar formata o de c lulas acrescenta uma grade e cores que identificam os conjuntos
40. ados incluindo o Intervalo de dados do Excel com os pontos de dados referentes a uma vari vel o Nome da vari vel e o Tipo de vari vel Excluir o Ef NeuralTools Gerenciador de conjunto de dados Idade de haliote xls Dados de previs o ados de teste treinamento Conjunto de dados Nome Dados de treinamento Intervalo do Excel A30 33207 E M ltiplos IV Aplicar Formata o de c lulas Vari veis Intervalo de dados do Excel Nome da vari vel T E E 1831 3207 sexo Categ rica independente i B31 B3207 comprimento Categ rica dependente C31 C3207 di metro Categ rica independente D31 D3207 altura N o usada E31 E3207 peso total Num rica dependente F31 F3207 peso_sem_concha Num rica independente G31 G3207 peso visceral Tag H31 H3207 peso_concha Num rica independente 131 13207 an is N o usada 131 13207 idade Num rica dependente E 10 vari veis 3177 c lulas de dados por vari vel Importar OK Cancelar As op es de Tipo de vari vel s o Categ rica dependente uma vari vel dependente ou de output cujos valores poss veis s o tomados de um conjunto de poss veis categorias como por exemplo Sim ou N o ou Vermelho Verde ou Azul Num rica dependente uma vari vel dependente ou de output cujos valores poss veis s o num ricos Categ rica independente uma vari vel independente cujos valores poss veis s o tomados de um conjuntos de poss veis categori
41. ados obtidos por meio do teste portanto para fazer uma busca da Melhor Rede necess rio selecionar a op o Testar automaticamente na guia Treinamento Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 21 Vis o geral Ap s selecionadas as op es de configura o de rede e de Treinamento treinamento o NeuralTools mostra o que ser realizado durante o treinamento da rede Como o treinamento o processo mais demorado na modelagem da rede neural conv m examinar a defini o do treinamento antes de prosseguir O NeuralTools tenta verificar se existe algum problemas com os dados para que voc possa corrigi lo antes de realizar o treinamento se necess rio NeuralTools Vis o Geral de Treinamento Configura es do treinamento Informa es do conjunto de dados Local da rede Pasta de trabalho ativa Nome Dados de treinamento Testar automaticamente N O Tags de casos manuais N O Prever automaticamente N O 2 N mero de linhas 3177 Relat rios Resumo SIM Detalhado N O N mero de casos de treinamento v li Config da rede GRNN Tempo max de treinamento 2 horas Vari veis Vari vel categ rica independente NUM comprimento 3 categorias NUM di metro F NUM altura NUM peso total NUM peso sem concha Erros e avisos lt lt Voltar Cancelar 22 Vis o geral Processo de treinamento Enquanto o NeuralTools efetua o treinamento da rede neural com os dados ele informa o andamento do mesmo
42. aplicam a casos que n o foram inclu dos no treinamento Para evitar esse problema s vezes o conjunto de teste dividido em um conjunto de teste e treinamento e um conjunto apenas de teste que usado ap s o treinamento O erro no conjunto de teste e treinamento calculado periodicamente ao longo do treinamento Quando come a a aumentar significa que o treinamento est come ando a ser excessivo o treinamento ent o suspenso O NeuralTools previne o excesso de treinamento de uma forma especial O processamento com dois conjuntos de teste distintos geralmente n o uma abordagem muito pr tica pois normalmente n o h dados suficientes para dividir o conjunto de treinamento em dois Al m disso o aumento da ocorr ncia de erro em um conjunto de teste e treinamento n o um indicador confi vel de excesso de treinamento o aumento pode ser local e a taxa de erro pode continuar diminuindo conforme o treinamento continua O recurso Busca da Melhor Rede do NeuralTools foi criado para evitar o excesso de treinamento Com as configura es padr o a Busca da Melhor Rede come a com uma rede com 2 neur nios que geralmente pequena demais para ser excessivamente treinada Com as configura es padr o efetuado o treinamento de redes de at 6 neur nios Se redes com 5 e 6 neur nios forem treinadas excessivamente isso ser indicado nos resultados do conjunto de teste individual uma das redes com 2 3 ou 4 neur nios apres
43. aprendido a ignorar uma determinada vari vel torna prov vel que outra rede tamb m aprender a ignor la por m uma outra sess o de treinamento com outro tipo de rede poderia descobrir como essa vari vel pode ter uma contribui o importante para obter previs es exatas Em conjuntos de dados com menor quantidade de casos e ou maior quantidade de vari veis as diferen as no impacto relativo das vari veis entre as redes treinadas podem ser mais pronunciadas importante lembrar que esses valores s o relativos Suponha que haja duas vari veis independentes uma para a qual foi atribu do o valor de 99 e a outra com o valor de 1 Isso significa que a segunda vari vel muito menos importante que a primeira por m n o significa que ela seja desprez vel principalmente quando se desejam previs es de alta exatid o Refer ncia de comandos Outros aspectos importantes da an lise de impacto de vari veis 1 Somente o conjunto de dados de treinamento inclu do na an lise Se forem usados os recursos de Teste Autom tico e Previs o Autom tica os respectivos casos n o ser o inclu dos Isso se d porque eles poderiam ter valores num ricos fora do intervalo de treinamento podendo tornar os resultados da an lise mais imprevis veis 2 No que se refere a uma dada vari vel categ rica independente em cada caso a an lise percorre todas as categorias v lidas para a vari vel em quest o e mede a mudan
44. ar o endere o do arquivo request xml em seu computador Ativa o do software 2 Copie ou anexe o arquivo XML no e mail e envie o para activation palisade com Voc devera receber uma resposta autom tica no seu endere o de retorno de e mail em breve 3 Salve o anexo response xml do e mail de resposta no disco r gido 4 Clique no bot o Processar que agora aparece na caixa de di logo Ativa o de licen a Palisade e v at o arquivo response xml Selecione o arquivo e clique em OK Dever aparecer uma mensagem indicando que a ativa o foi satisfat ria e a caixa de di logo de Ativa o de Licen a refletir o status do software ativado 5 Como fa o para transferir a licen a do software para outro computador A transfer ncia de uma licen a ou rehosting mudan a de host pode ser executada na caixa de di logo Ativa o de licen a Palisade como procedimento de duas etapas desativa o no primeiro computador e ativa o no segundo Uma utiliza o t pica de rehosting transferir a c pia do NeuralTools do PC do escrit rio para o seu laptop Para mudar o host de uma licen a do Computador1 para o Computador2 certifique se de o software foi instalado nos dois computadores e que ambos estejam conectados Internet durante a desativa o ativa o 1 No Computador clique na op o Desativa o Autom tica na caixa de di logo Ativa o de licen a Aguarde at aparecer a mensagem indican
45. as que a soma das probabilidades atribu das pela rede PNN s categorias incorretas Por exemplo se em determinado caso a rede atribuir uma probabilidade de 30 ao vermelho 20 ao amarelo e 50 ao verde e se soubermos que a resposta correta vermelho ent o o valor para o caso em quest o 20 50 70 Esse valor fornece uma medida de erro da previs o de categoria para cada caso individual correspondendo ao Erro Residual da previs o num rica Probabilidade m dia incorreta o valor m dio de erro correspondente a todos os casos Os Relat rios Detalhados mostram a Probabilidade Incorreta para cada caso individual Para compreender melhor este conceito pode ser til mudar as defini es do Relat rio Detalhado de modo a mostrar as probabilidades atribu das por uma Rede Neural Probabil stica a cada categoria poss vel de uma vari vel dependente Para fazer isso selecione Configura es da aplica o no menu Utilidades e clique no menu suspenso direita da linha Colunas nos Relat rios Detalhados Ser exibida a caixa de di logo NeuralTools Colunas a Exibir em Relat rios Detalhados Nessa caixa de di logo selecione Probabilidades de todas as categorias para PNN para os testes A seguir treine uma rede PN com um conjunto de dados que contenha no m nimo 3 categorias na vari vel dependente pode ser usado o arquivo de exemplo Cr dito autom vel xls e com a op o Testar automaticamente selecionada No
46. as como por exemplo Sim ou N o ou Vermelho Verde ou Azul Num rica independente uma vari vel independente cujos valores poss veis s o num ricos Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 45 e Tag uma vari vel que assume poss veis valores de treinamento teste ou previs o Esse tipo de vari vel usado para identificar casos de um conjunto de dados a serem usados para treinamento teste e previs o e N o usada uma vari vel de um conjunto de dados que n o ser usada na rede neural Mais informa es As vari veis tag s o um tipo especial de vari vel de um conjunto ed e variavels de dados do NeuralTools e s o usadas para identificar casos de ag um conjunto de dados a serem usado para treinamento teste e previs o Essas vari veis s o especialmente teis quando se deseja incluir todos os dados a serem usados no treinamento teste e previs es da rede em um nico conjunto de dados Quando se tem uma vari vel tag o NeuralTools seleciona os casos a serem usados para o treinamento teste ou previs o com base no valor dessa vari vel Mudando os valores da vari vel tag poss vel retreinar a rede usando diferentes casos e avaliando as mudan as correspondentes no desempenho Voc tamb m pode acrescentar novos casos com valores desconhecidos de vari veis dependentes a um conjunto de dados e design los para que sejam previstos usando a guia Prever A vari vel tag
47. azenadas em uma pasta de trabalho do Excel ou em um arquivo em disco Nao ha limite para o numero de redes que pode ser colocado em uma mesma pasta de trabalho do Excel Com o Gerenciador de Rede Neural poss vel mover redes para novas pastas de trabalho ou arquivos ou exclu las ou substitu las Isso permite analisar facilmente os conjuntos de dados em outras pastas de trabalho usando redes treinadas existentes sem a pasta de trabalho que cont m os dados de treinamento Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 79 80 As op es do Gerenciador de Rede Neural incluem Copiar copia em outro local uma rede neural treinada Basta selecionar a pasta de trabalho ou arquivo em que deseja colocar a rede NeuralTools Selecionar Local da Nova Rede dos de trei Idade de haliote xls Pasta de trabalho ativa Idade de haliote xls Remover exclui uma rede neural treinada Substituir substitui uma rede neural treinada por uma nova rede Este recurso est dispon vel para redes usadas para Previs o ao Vivo Ap s a substitui o as previs es ao vivo efetuadas anteriormente usando a rede antiga ser o feitas utilizando a nova rede Contudo isso n o se aplica aos Relat rios Detalhados Se o relat rio detalhado contiver c lulas de previs o ao vivo nas quais usada a rede a ser substitu da ocorrer que ap s a substitui o essas c lulas conter o valores fixos Informa es da rede permite
48. bui o de nomes a arquivos Se necessitar de ajuda Fornecemos suporte t cnico gratuito a todos os usu rios registrados do NeuralTools com plano de manuten o vigente tamb m oferecemos suporte t cnico mediante pagamento por incidente individual Para ter certeza de estar registrado como usu rio do NeuralTools fa a seu registro online no site http www palisade com support register asp Ao nos contatar por telefone tenha m o o n mero de s rie do seu produto e o Manual do Usu rio Podemos prestar melhor suporte t cnico se voc estiver em frente ao seu computador pronto para trabalhar Antes de contatar o suporte t cnico confira o seguinte e Voc consultou a Ajuda online e Voc consultou este Manual do Usu rio e assistiu ao tutorial multim dia online e Voc leu o arquivo LEIAME WRI Ele cont m informa es atualizadas sobre o NeuralTools que podem n o estar inclu das no manual e O problema que est ocorrendo pode ser reproduzido sempre da mesma forma E poss vel reproduzir o problema em outro computador ou outro modelo de computador e Voc consultou nosso site na Internet O endere o http www palisade com O site tamb m cont m respostas a perguntas frequentes FAQ na forma de um banco de dados pesquis vel de perguntas com as respostas do suporte t cnico assim como patches para o NeuralTools na se o Suporte T cnico Recomendamos acessar o site regularmente para ver as ltimas
49. ca idade 4 4 Resumo NeuralTools 3 Pronto Vis o geral Previsao O objetivo de usar uma rede neural fazer previs es Voc usar uma rede treinada prever valores em novos casos nos quais os valores de output s o desconhecidos O NeuralTools oferece dois m todos de previs o 1 m todo de previs o de valores baseado em comandos para casos contidos em um conjunto de dados 2 Previs o ao Vivo somente na vers o Industrial em que os valores das vari veis independentes de determinado caso contido na planilha podem ser inseridos e o NeuralTools pode ent o calcular automaticamente o valor de output previsto A caixa de di logo Previs o ajuda a definir o processo de previs o de valores para um grupo de casos de um conjunto de dados S poss vel fazer a previs o para casos em que faltam valores de output opcionalmente pode se ativar a Previs o ao Vivo para poder modificar os dados e ver como as mudan as afetam as previs es V rias redes treinadas podem ser usadas para avaliar a diferen a entre os valores previstos NeuralTools Previs o Conjunto de dados Dados de treinamento Rede a usar Rede treinada em Dados de t Em Pasta de tra Correspond ncia entre Autom tico Editar vari veis Previs o para Casos com valores dependentes Faltando Todos os casos c Op es Colocar valores previstos direto no conjunto de dados IV ativar Previs o ao Vivo IV Excluir
50. camente valores dependentes ausentes Vv r Calcular impacto das vari veis O treinamento de uma rede neural juntamente com testes e previs o requer que seja especificado um conjunto de dados que contenha os dados a serem usados durante o treinamento O NeuralTools salva a rede treinada diretamente na pasta de trabalho ou em um arquivo em disco Quando todos os dados se encontram em um mesmo conjunto de dados tanto os dados hist ricos como os novos dados cujos valores de output s o desconhecidos o NeuralTools permite treinar e testar uma rede e em seguida prever os valores de output tudo em uma nica etapa Voc seleciona reter determinada porcentagem de dados hist ricos para o teste no exemplo da p gina anterior esse valor 20 e depois seleciona a previs o autom tica de valores de output para os casos em que os valores dependentes est o faltando Assim voc pode obter rapidamente as respostas de que necessita por meio de uma nica opera o Vis o geral Configura es de redes O NeuralTools permite usar diferentes configura es de redes neurais a fim de propiciar as melhores previs es poss veis Para a previs o de classifica o categoria em que a vari vel dependente um tipo de categoria h dois tipos de redes dispon veis Redes Neurais Probabil sticas PNN e redes Multi Layer Feedforward MLF A previs o num rica pode ser realizada usando se redes MLF assim como Redes Neura
51. coe acamae na cancra mm O naiste inteiro 97 Peso dacarne g Peso das v sceras apts extras o samque gi Apos seca go um coreto de daden pa treinar arede Una rede raura veinada indus na pasta de trabalho j que rege Teste a rege remada usando a pianina Dados de leste Em seguia erifeando antes sem op o Adva Prevnboinetartinws est assuma corda nos Dados de Previs o muda o valorprevsto MEM mus Warwick J Mash Tracy Soler Simon A Talbot Andrea Canthon and Wes 8 Ford 1904 The Population Biology of e nata soeces in Tasmana L Bacino Abalone M rubra trom me Yvert Coast ana tends of bass Ste RA isheri Divan Tecra Nepot NO 48 SSN 1634 3280 i 0 4215 i 6 3 0 22 0 065 0 1195 0 062 0 0155 0 035 5 65 33 0 545 oal ON 06 0 3285 0 1455 om 9 105 uji 0485 0355 0 09f 0 651 0 3165 0 132 0 18 sj 9 35 0475 036 On 04555 0 177 0 0965 0145 9 109 36 J 0 625 04 016 12415 0 6575 0 2625 02785 9 10 37 F 0 565 045 0 125 0 8305 0 3135 0 1785 023 nj 12 mm 069 oss 0 185 16995 0 533 0 353 0555 2 255 nem Dados de treinamento badosdotese Dados de preva o Resume Hounaitook TX Pronto Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 17 18 Conjuntos de dados e o Gerenciador de Conjunto de Dados No NeuralTools os dados s o estruturados em torno de casos e vari veis Voc trabalha com um conjunto de dados ou com um conjunto de vari veis estat
52. conjuntos de fatores de suaviza o calculada com base em todos os valores retornados pelos neur nios da camada de soma de todos os casos de treinamento A medida leva em conta n o apenas a probabilidade atribu da categoria correta mas tamb m a distribui o de probabilidades atribu das a categorias incorretas melhor ter uma distribui o aproximadamente uniforme de probabilidades nas categorias incorretas do que ter determinada categoria incorreta com alta probabilidade Observe que ao calcular o erro para um caso de treinamento o caso em quest o temporariamente exclu do da camada de padr es Isso ocorre porque o neur nio exclu do calcularia uma dist ncia zero tornando outros neur nios insignificantes no c lculo da previs o 99 100 Comparacao entre redes MLF e PN GRN Cada tipo de rede neural disponivel no NeuralTools oferece vantagens e desvantagens conforme descrevemos a seguir Vantagens das redes GRN PN e Treinamento rapido e N o requerem especifica o da topologia n mero de camadas ocultas e n s e Al m de efetuar classifica o as redes PN retornam as probabilidades de o caso se enquadrar em diferentes categorias dependentes Vantagens das redes MLF e S o menores portanto as previs es s o mais r pidas e S o mais confi veis fora dos intervalos dos dados de treinamento por exemplo quando o valor de uma vari vel independente cai fora da faixa de valores correspondente
53. critas com novos Relat rios Detalhados para excluir manualmente um Relat rio Detalhado selecione todas as colunas que o cont m clicando e arrastando sobre os t tulos das colunas e a seguir selecione Excluir no menu Editar A direita do conjunto de dados com esta op o novas colunas s o inseridas direita do conjunto de dados para conter os novos Relat rios Detalhados A direita dos relat rios existentes com esta op o novas colunas s o inseridas direita do conjunto de dados e relat rios existentes para conter os novos Relat rios Detalhados 76 Utilidades e Colunas a exibir em relat rios detalhados Para cada linha selecionada exibida uma nova coluna no Relat rio Detalhado direita do conjunto de dados que apresentar as informa es de cada caso NeuralTools Colunas a Exibir em Relat rios Detalhados Coluna Treinamento Teste Previs o Tag usada Vv Previs o obtida usando rede Probabilidade da categoria prevista para PNN Erro residual Avalia es adequadas inadequadas r r Probabilidade de categorias incorretas para PNN O r m Probabilidades de todas as categorias para PNN r g mE k kkk k R As seguintes colunas podem ser exibidas mos 1 Tag usada s o exibidas tags de treinamento teste e previs o correspondentes a cada caso se foram usadas como parte do conjunto de treinamento ou teste ou se foi feita previs o para um caso espec fico
54. csssesssssssssssssesseeees 75 Comando Gerenciador de Rede Neural csssssssssssesecsesseseeees 79 Comando Utilidades de dados ausentes sssssssssessseseceesseseeees 81 Mais informagoes sobre redes neurais 85 No es b sicas sobre redes neurais eee 85 Compara o entre redes neurais e metodos estat sticos 86 Estrutura de uma rede neural scssssssesecssssesesssssesessessesecsessesecees 86 Previs o num rica e de categoria ccssssssssssssssssssssssssssessssssessseees 87 Como treinar uma rede sesscsccsssscesessessesecsessesecsessesecsessesecsesseseeees 87 Processamento computacional de redes neurais 87 Tipos d er deshetraiS essani nea 88 Redes Multi Layer Feedforward ssssnsssununnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nnan 89 Arquitetura MLF sesesseseesesessoscseoreseseseorescosesesessorcscoreseeessoseoroseseeessesee 89 Treinamento de redes MLF sssssssssssesssssssessssssesessessesssesseseeseres 91 Redes neurais de regress o generalizada e redes neurais p obabil sticaS a iaaiaee anaa aap aaaea ada aano riaa aa reika da niaii aineta 95 Redes neurais de regress o generalizada ssessssssssessssssersesees 95 Redes neurais probabil sticas sesseseeseesesseesesseseeseesroscesesseseesrsneesese 97 Compara o entre redes MLF e PN GRN 101 Transforma o de input ecccc
55. de dados M ltiplos ao clicar no bot o M ltiplos na caixa de di logo Gerenciador de Conjunto de Dados aparece a caixa de di logo Seletor de m ltiplos intervalos que permite especificar intervalos de c lulas individuais que formam o conjunto de dados com m ltiplos intervalos de c lulas Refer ncia de comandos e Importar permite copiar neste conjunto de dados os tipos de vari veis de um outro conjunto de dados ou de uma rede neural treinada A caixa de di logo Importar Tipos de Vari veis permite selecionar o local e a rede para as defini es de vari veis NeuralTools Importar Tipos de Vari veis Conjunto de dados de destino Dados de treinamento Selecionar rede ou conjuntos de dados de onde importar os tipos de vari veis Local Rede treinada gt Rede a usar Procurar Conjuntos de O NeuralTools permite designar a um conjunto de dados m ltiplos dados com intervalos de c lulas de v rias planilhas Um conjunto de dados com m ltiplos intervalos m ltiplos intervalos pode ser usado quando 1 Cada vari vel do conjunto de dados tem mais de 65 636 pontos de dados em uma planilha do Excel 2003 ou vers o anterior exigindo que o conjunto de dados seja distribu do em diversas planilhas de uma mesma pasta de trabalho 2 Os dados referentes a uma vari vel encontram se em v rios blocos dispersos em v rias planilhas de uma pasta de trabalho Nota o conjunto de dados com m ltiplos intervalos n
56. do que a desativa o foi efetuada 2 No Computador2 clique na op o Ativa o Autom tica Aguarde at aparecer a mensagem indicando que a ativa o foi efetuada Se os computadores n o tiverem acesso Internet ser necess rio seguir instru es semelhantes s fornecidas acima para fazer a mudan a de host pelo processo autom tico por e mail 6 Tenho acesso Internet mas n o consigo Ativar Desativar automaticamente necess rio definir o firewall do seu sistema para que permita acesso TCP ao servidor de licen as No caso de instala es de usu rios individuais n o instala es de rede o endere o http service palisade com 8888 porta TCP 8888 em http service palisade com Cap tulo 1 Primeiros Passos 11 12 Ativa o do software Capitulo 2 Visao Geral do NeuralTools Vis o geral 15 Por que usar redes neurais ceererenenenenenerenereresasasasasasnsasasasaeseso 15 NeuralTools e redes neurals ccssscscssscesscesccssccssscssccscsssssssssaceases 16 Menu e barra de ferramentas do NeuralTools 17 Conjuntos de dados e o Gerenciador de Conjunto de Dados 18 Tipos de vari veis eeseseeeenensnenenenenenenesasasasasasnsasasasasaeaeso 19 Dados de m ltiplos intervalos seseseseseeressesesesesseresceseseeseses 19 Treinamento de rede neural scscessscsessesssesesssesesseecscssssseesesseceess 20 Uso integrado de tr
57. do treinamento Informa es do conjunto de dados Local da rede Pasta de trabalho ativa Nome Dados de treinamento Testar automaticamente N O Tags de casos manuais N O Prever automaticamente N O A N mero de linhas 3177 Relat rios Resumo SIM Detalhado N O N mero de casos de treinamento v li Config da rede GRNN Tempo m x de treinamento 2 horas Vari veis Vari vel categ rica independente NUM comprimento 3 categorias NUM di metro NUM altura T NUM peso_total M NUM peso sem concha Erros e avisos AVISO Rede a remover Rede treinada em Dados de treinamento rede denominada Rede treinada em Dados de treinamento ser removida da pasta de trabalho ativa lt lt Voltar Cancelar 56 Refer ncia de comandos Janela Andamento do treinamento A janela Andamento do treinamento informa o status do treinamento da rede durante a execu o O gr fico apresenta detalhes do desempenho do NeuralTools em melhorar a rede e reduzir o erro relatado A janela de andamento do treinamento informa sobre erros nos dados de treinamento A observa o de mudan as nestes valores n o deve levar a nenhuma conclus o direta sobre a qualidade das previs es que a rede far com rela o aos casos que n o foram usados no treinamento Esse tipo de conclus o deve se basear no erro obtido nos dados de teste Observe ainda que na previs o num rica o erro indicado na janela de andamento o erro m di
58. dos em Reusar a mesma nova pasta de trabalho Local do Relat rio Detalhado Colunas nos Relat rios Detalhados Nova pasta de trabalho Falso Sobrescrever relat rios existentes Autom tico Toler ncia adequada inadequada Treinamento 30 Toler ngi E a Padr es NeuralTools Relat rios a Gerar Ap s a opera o Relat rios a gerar Treinamento Teste Relat rio Resumido Vv Vv O M M Previs o Cancelar Padi es aeeoea Executar regress o linear Tipo de rede Padr es de tempo de execu o Dura o Verdadeiro Horas 2 Tentativas verdadeiro N mero de tentativas 1000000 Andamento Falso Mudan a no erro percentual 1 verdadeiro Rede PN GRN O a em EE OK Cancelar Sempre que o NeuralTools cria um ou mais gr ficos eles s o inclu dos nos relat rios Os gr ficos s o criados em formato Excel e podem ser personalizados usando se os comandos padr o de gr ficos do Excel Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 29 30 Utilidades do NeuralTools O NeuralTool oferece duas utilidades ou utilit rios para ajudar no gerenciamento da modelagem de redes neurais O Gerenciador de Rede Neural permite copiar ou mover redes neurais treinadas de pastas de trabalho para arquivos e vice versa A utilidade Dados Ausentes ajuda identificar e corrigir os casos em que faltam dados nos conjuntos de dados Como usar o NeuralTools com StatTools Solver e Evolver O NeuralTools foi projetado para ser
59. e previs o espec fica Com a Previs o ao Vivo o NeuralTools coloca f rmulas nas c lulas em que os valores previstos de vari veis dependentes s o mostrados Essas f rmulas usam uma fun o personalizada do NeuralTools para calcular os valores previstos como por exemplo NetOutputPrediction _PALDS_DG25B8C82B A 140 DG25B8C82B VGIDD83AF2 Dados de previsao A 6 1 6 A7 I7 A f rmula propriamente dita acrescentada na planilha pelo NeuralTools n o necess rio digit la Os argumentos permitem ao NeuralTools identificar a rede treinada que est sendo usado assim como o local dos valores independentes na planilha Quando os valores de input das vari veis independentes de um caso s o acrescentados ou modificados um novo valor automaticamente previsto pelo NeuralTools Isso simplifica acrescentar e gerar previs es em novos casos usando uma rede treinada existente Nota se a previs o for baseada em valores de c lulas em rela o aos quais n o se espera que haver mudan as recomenda se cancelar a sele o da Previs o Instant nea na caixa de di logo de previs o isso minimizar o tempo que leva para o Excel recalcular a pasta de trabalho Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 71 Caixa de di logo Visao geral de previsao 72 NeuralTools Visao Geral de Previsao Rede e configura es Local da rede Pasta de trabalho ativa Nome Rede treinada em Dados de treinamento
60. ecione Configura es da aplica o no menu Utilidades e clique no menu suspenso direita da linha Colunas nos Relat rios Detalhados Ser exibida a caixa de di logo NeuralTools Colunas a Exibir em Relat rios Detalhados Nessa caixa de di logo selecione Probabilidades de todas as categorias para PNN para os testes A seguir treine uma rede PN com um conjunto de dados que contenha no m nimo 3 categorias na vari vel dependente pode ser usado o arquivo do exemplo Cr dito autom vel xls e com a op o Testar automaticamente selecionada No Relat rio Detalhado resultante observe como os valores na coluna Incorreta se relacionam s probabilidades atribu das a cada categoria poss vel Incorreta a soma das probabilidades de todas as categorias incorretas 3 Matriz de Classifica o compara as categorias efetivas s categorias previstas de cada categoria Por exemplo a matriz de classifica o pode revelar que uma rede detecta corretamente uma condi o m dica em pacientes portadores de determinada condi o mas que a rede tem a tend ncia de emitir alarmes falsos no caso de pacientes sadios Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 65 66 4 Histograma de probabilidade de categorias incorretas dispon vel somente para redes PNN veja em Probabilidade m dia incorreta acima uma explica o sobre Probabilidade de categorias incorretas Para a previs o num rica as principais estat
61. ede PN GRN Verdadeiro 2 Verdadeiro 1000000 Falso 1 60 OK Cancelar Especificam as configura es dos relat rios de treinamento 75 Relatorios As configura es de relat rios incluem e Relat rios a gerar cada opera o realizada no NeuralTools pode produzir um relat rio resumido e um relat rio detalhado Contudo de modo geral sugerimos usar a configura o de relat rio padr o j que outros relat rios acrescentam muito pouco a certas opera es Por exemplo o relat rio detalhado o relat rio padr o da opera o de Previs o nesse caso um relat rio Resumido n o acrescenta muito mais NeuralTools Relat rios a Gerar Ap s a opera o Relat rios a gerar Treinamento Teste Previs o Relat rio Resumido M M m Relat rio Detalhado LE Vv Vv OK _Cancelar Os Relat rios Resumidos s o colocados em sua pr pria planilha ao passo que os Relat rios Detalhados s o colocados em colunas direita do conjunto de dados na mesma planilha que o conjunto e As op es Colocar relat rios resumidos em incluem Nova planilha cria uma nova planilha para cada relat rio Voc pode usar novamente a mesma pasta de trabalho para os relat rios ou sempre criar uma nova pasta e As op es de Local do relat rio detalhado incluem Sobrescrever relat rios existentes com esta op o as colunas com dados de Relat rios Detalhados anteriores de um conjunto de dados s o sobres
62. ede neural gerada a partir de um conjunto de dados composto de casos com valores de output conhecidos Esses dados geralmente consistem em casos hist ricos cujos valores de output vari vel dependente s o conhecidos Teste com o teste a rede neural treinada testada para verificar seu desempenho na previs o de valores de output conhecidos Geralmente os dados usados no teste s o um subconjunto de dados hist ricos Esse subconjunto n o usado no treinamento da rede Ap s o teste o desempenho da rede medido estatisticamente para verificar por exemplo a porcentagem de respostas conhecidas que foram previstas corretamente Previs o uma rede neural treinada usada para prever valores de output desconhecidos Depois de treinada e testada a rede pode ser usada para prever outputs de dados de novos casos O processo de treinamento e teste interativo e s vezes longo Normalmente o treinamento pode ser feito v rias vezes com configura es diferentes at gerar uma rede neural que apresente os melhores resultados ao ser testada Depois de obter a melhor rede ela pode rapidamente ser usada para efetuar previs es Agora vamos ver como o NeuralTools funciona com o Excel e como definir conjuntos de dados e treinar e testar redes neurais usando esses conjuntos Depois disso vamos prever valores de output desconhecidos usando as redes treinadas Vis o geral Menu e barra de ferramentas do NeuralTools
63. einamento o NeuralTools mostra a configura o do teste antes de execut lo Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 25 Relatorios de teste 26 O teste juntamente com a previs o bem mais r pido que o treinamento O NeuralTools informa qual foi a qualidade da previs o de respostas conhecidas nos dados do teste Isso ajuda a saber se a rede far boas previs es quando aplicada a caso com valores de output desconhecidos C3 dO Ms Pasta3 Microsoft Excel 5X In cio Inserir Layout da P gina F rmulas Dados Revis o Exibi o NeuratTools a x E i gt om ef ate Z Ajuda Gerenciador de Treinar Testar Prever conjunto de dados re Nome Rede treinada em Dados de treinamento Configura o Previsor num rico de GRNN Local Idade de haliote xls Vari veis categ ricas independentes 1 sexo Vari veis num ricas independentes 7 comprimento di metro altura peso total peso sem concha peso visceral peso concha Vari vel dependente Var num rica lidade Teste N mero de casos previs es inadequadas 30 toler ncia Erro m dio quadr tico Erro m dio absoluto Desvio padr o de erro absoluto Conjunto de dados Nome Dados de treinamento N mero de linhas 3177 Tags de casos manuais N o Correspond ncia entre vari veis Autom tico Vars categ ricas indep usadas Nomes do treinamento Vars num ricas usadas Nomes do treinamento Vari vel dependente Var num ri
64. einamento teste e previs o 20 Configura es de redes 0 0 cesssscscsssssssssssscesessssscesssseseeeseeees 21 Vis o geral Treinamento eseeeeereneneneneneerererasasasasa 22 Processo de treinamento ccceeeererererererererererenessereseres 23 Relat rios de treinamento ccccec eee reerererererereees 24 Como testar uma rede ceesssesssssecssccsessncsscsecsecsessecsesesseessesssesesenees 25 Relat rios de teste csscesssssssssscsessscssssessecssssecssesesssssseseeees 26 PREVIS O E EEE eso E E EE EE E 27 Resultados de previs o eseseeressereserescesesesesresesceseseseoseseseesesese 28 Previs o AO Vitner estoi aeeie eesi 28 Relat rios e gr ficos do Neural Tools ssessssesseseessesrsesceseseesseoressoseeses 29 Utilidades do NeuralTools esssessesoesesesescssesescscesesossesesesecscscsseseseseeseso 30 Como usar o NeuralTools com StatTools Solver e Evolver 30 Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 13 14 Visao geral O NeuralTools apresenta recursos avan ados de redes neurais em um ambiente que voc j conhece o Microsoft Excel Os procedimentos do NeuralTools como a defini o de conjuntos de dados o treinamento e teste de redes neurais e a previs o de valores usando redes treinadas podem ser executados com os dados contidos no Excel e os relat rios e tabelas das an lises s o criados no Excel Por que usar redes ne
65. el dependente com 2 categorias Mais informa es sobre redes neurais 97 Arquitetura PNN 98 Os circulos representam os casos de treinamento de uma categoria os quadrados representam os casos que pertencem a outra categoria Nosso objetivo prever a categoria do caso representado pelo ponto de interroga o Um observador decidiria que mais prov vel que o caso se inclua na categoria de c rculo do que na categoria de quadrado Contudo muitos m todos de classifica o n o chegar o a essa mesma conclus o Os m todos que requerem a separabilidade linear das categorias fracassar o Os m todos baseados na regra do vizinho mais pr ximo designar o o caso desconhecido categoria de quadrado O mesmo ocorrer com os m todos que se baseiam nas tend ncias centrais j que o caso desconhecido est mais pr ximo do centr ide da categoria de quadrado do que do centr ide da categoria de c rculo A rede PN por m far a previs o correta Ela considerar a dist ncia do novo caso a cada caso de treinamento atribuindo maior peso aos casos mais pr ximos O efeito do quadrado vizinho ser superado pelos c rculos na vizinhan a imediata A Rede Neural Probabil stica estruturada da forma ilustrada no gr fico abaixo que pressup e que h duas vari veis num ricas independentes duas categorias dependentes e cinco casos de treinamento tr s em uma categoria e dois na outra Output Camada de soma 1 neur ni
66. endente D31 D3207 altura Num rica independente E31 E3207 peso total Num rica independente F31 F3207 peso_sem_concha Num rica independente G31 G3207 peso visceral Num rica independente H31 H3207 peso concha Num rica independente 131 13207 an is N o usada 331 13207 idade Num rica dependente 10 vari veis 3177 c lulas de dados por vari vel Importar OK Cancelar Visao geral Tipos de variaveis Dados de multiplos intervalos Capitulo 2 Visao Geral do NeuralTools Cada vari vel contida no conjunto de dados tem um nome e um intervalo de c lulas do Excel correspondente Cada coluna dentro do intervalo cont m dados correspondentes a outra vari vel Um conjunto de dados pode incluir v rios blocos de c lulas permitindo colocar os dados em diversas planilhas de uma mesma pasta de trabalho Ao definir um conjunto de dados o NeuralTools tenta identificar as vari veis em um bloco de c lulas circundantes sele o atual feita no Excel Isso torna mais r pido e f cil definir um conjunto de dados com os nomes das vari veis na linha superior e as vari veis dispostas em colunas No NeuralTools as vari veis podem ser independentes ou dependentes e num ricas ou categ ricas ex Sim ou N o ou Vermelho Verde ou Azul O Gerenciador de Conjunto de Dados tenta identificar o tipo de cada vari vel no conjunto de dados mas se quiser voc pode ignorar isso e fazer suas pr prias sele es No Excel 2003 o
67. entar o menor erro de teste Mais informa es sobre redes neurais 93 94 Redes neurais de regressao generalizada e redes neurais probabilisticas Redes Neurais de Regress o Generalizada e Redes Neurais Probabil sticas baseiam se em conceitos semelhantes As redes GRN s o usadas para previs o num rica aproxima o de fun es enquanto as redes PN s o usadas para classifica o previs o de categorias Esses dois tipos de redes foram concebidos por Donald Specht Probabilistic Neural Networks Neural Networks 3 1990 p gs 109 118 A General Regression Neural Network IEEE Transactions on Neural Networks 2 1991 p gs 568 576 Elas foram tratadas por Masters 1995 cuja apresenta o resumimos a seguir Consulte essas fontes para obter mais detalhes Redes neurais de regress o generalizada Como exemplo vamos usar o conjunto de dados de treinamento apresentado no gr fico com uma vari vel num rica independente e uma dependente T os g 42 40 8 e e4 ho 0 2 4 6 8 101 Mais informa es sobre redes neurais 95 Arquitetura GRN 96 Um observador pode discernir um padrao nos dados Se perguntarmos qual o valor dependente desconhecido correspondente ao valor independente 6 poder amos fazer uma estimativa de que aproximadamente superior a 200 e inferior a 400 Observe que essa estimativa n o se baseia nos dois casos conhecidos mais pr ximos que indicar
68. ependentes Em geral o treinamento de uma rede com uma nica camada oculta e dois neur nios ocultos n o alcan ar um n vel de erro satisfat rio Contudo o aumento do n mero de camadas e de neur nios pode ter um custo que n o vale a pena pagar Uma nica camada oculta suficiente para praticamente qualquer problema o uso de duas camadas geralmente resulta no prolongamento desnecess rio do tempo de treinamento Al m disso normalmente um pequeno n mero de neur nios em uma nica camada oculta suficiente O NeuralTools pode configurar automaticamente a topologia da rede com base nos dados de treinamento Contudo o recurso de Busca da Melhor Rede proporciona uma alternativa mais confi vel Como parte da Busca da Melhor Rede feito o treinamento de uma s rie de redes de 1 camada oculta com diferentes n meros de neur nios Por defini o padr o s o inclu das cinco redes MLF com 2 a 6 neur nios ocultos Se houver tempo suficiente o n mero de redes pode ser aumentado mas recomendamos come ar com uma rede de 2 neur nios a fim de evitar o treinamento excessivo Redes Multi Layer Feedforward Como evitar excesso de treinamento O termo treinamento excessivo refere se situa o em que a rede aprende n o apenas as caracter sticas gerais da rela o entre as vari veis independentes e a dependente mas come a a aprender fatos sobre os casos de treinamento que n o se aplicam no geral isto n o se
69. eressante do que os m todos convencionais Estrutura de uma rede neural A estrutura da rede neural composta de unidades conectadas referidas como n s ou neur nios Cada neur nio efetua uma parte dos c lculos dentro da rede o neur nio usa alguns n meros como inputs efetua c lculos relativamente simples com os mesmo e retorna um output O valor de output de um neur nio ent o transmitido como um dos inputs para outro neur nio exceto no caso dos neur nios que geram os valores de output finais de todo o sistema Os neur nios s o dispostos em camadas Os neur nios da camada de inputs recebem os inputs para efetuar os c lculos como o comprimento di metro e peso de um haliote individual Esses valores s o passados aos neur nios na primeira camada oculta que efetuam os c lculos baseados nos inputs e passam os outputs para a pr xima camada A pr xima camada pode ser outra camada oculta se for o caso Os outputs dos neur nios na ltima camada oculta s o passados ao neur nio ou neur nios que geram os outputs finais da rede como por exemplo a idade do haliote No es b sicas sobre redes neurais Previsao num rica e de categoria Quando as redes neurais s o usadas para prever valores num ricos geralmente elas produzem apenas um output Isso ocorre porque as redes de output nico s o mais confi veis do que as que produzem m ltiplos outputs e praticamente qualquer problema de previs o poder
70. eros como inputs Consequentemente cada vari vel categ rica independente representada por v rios inputs de rede num ricos um para cada categoria poss vel usado o m todo de convers o 1 de n Vamos usar como exemplo o seguinte conjunto de casos de treinamento Idade Estado Valor do Dependente pagamento do empr stimo empr stimo 41 SP 4000 em dia 32 RJ 7000 atrasado 54 MG 6000 em dia 37 SP 5000 inadimplente Os casos s o apresentados a rede da seguinte forma Idade Estado Estado Estado Valor do Dependente RJ MG SP empr stim pagamento do o empr stimo 41 0 0 1 4000 em dia 32 1 0 0 7000 atrasado 54 0 1 0 6000 em dia 37 0 0 1 5000 inadimplente Mais informa es sobre redes neurais 103 104 Transformagao de input Leituras recomendadas As seguintes publica es fornecem informa es adicionais sobre as redes neurais usadas no NeuralTools Bishop Christopher M Neural Networks for Pattern Recognition Oxford 1995 Masters Timothy Advanced Algorithms for Neural Networks Wiley 1995 Reed Russell D Robert J Marks Neural Smithing MIT 1999 Mais informa es sobre redes neurais 105 106 Indice remissivo indice remissivo A Andamento do treinamento 57 Arquitetura GRN 96 Arquitetura MLF 89 Arquitetura PNN 98 C Caixa de di logo Gerenciador de Conjunto de Dados 42 Capacidade em termos
71. esponde categoria efetiva 7 Probabilidades de todas as categorias para PNN quando esta op o for selecionada e existir uma Rede Neural Probabil stica treinada ser inserida uma coluna para cada categoria dependente Por exemplo se a rede for usada para prever uma cor poder haver colunas intituladas vermelho amarelo e verde que cont m as probabilidades atribu das a cada uma dessas cores Toler ncia adequada inadequada Em casos de teste e treinamento se a previs o num rica estiver dentro da porcentagem especificada do valor efetivo da vari vel dependente ela ser indicada como Adequada Utilidades Comando Gerenciador de Rede Neural Permite copiar mover e excluir redes neurais treinadas O comando Gerenciador de Rede Neural permite gerenciar redes neurais treinadas mov las entre pastas de trabalho e arquivos e adicionar informa es descritivas s redes NeuralTools Gerenciador de Rede Neural Selecionar a Rede Copiar Da pasta de trabalho do Et Rede treinada em Dados de treinamento Pasta de trabalho ativa Remover C Do arquivo Informa es da rede Nome Rede treinada em Dados de treinamento Descri o Configura o Previsor num rico de GRNN Vari veis Vari vel categ rica NUM comprimento independente NUM di metro 3 categorias v lidas NUM altura F NUM peso_total I NUM peso_sem_concha M As redes neurais podem ser arm
72. estar Prever Rede treinada em Dados de treinamento Previsor num rico de GRNN Idade de haliote xis Vari veis categ ricas independentes 1 sexo Vari veis num ricas independentes 7 comprimento di metro altura peso total peso sem concha peso visceral peso concha Vari vel dependente Var num rica idade Treinamento N mero de casos Tempo de treinamento N mero de tentativas Motivo da parada previs es inadequadas 30 toler ncia Erro m dio quadr tico Erro m dio absoluto Desvio padr o de erro absoluto Conjunto de dados Nome Dados de treinamento N mero de linhas 3177 Tags de casos manuais N o Histograma de diferen as residuais Treinamento Frequ ncia Vis o geral Como testar uma rede Durante a fase de teste a rede neural treinada usada para verificar a qualidade da previs o de valores de output conhecidos Geralmente os dados usados no teste s o um subconjunto de dados hist ricos com valores de output conhecidos Esse subconjunto n o usado no treinamento da rede NeuralTools Teste Conjunto de dados Dados de treinamento Rede a usar Rede treinada em Dados de t Em Pasta d Correspond ncia entre Autom tico Editar vari veis Quando os dados do teste se encontram em um conjunto de dados separado o NeuralTools faz a correspond ncia das vari veis do conjunto de dados do teste e dos dados de treinamento Assim como no caso do tr
73. iam um valor abaixo de 200 estamos olhando os casos al m deles Entretanto n o prestamos muita aten o aos casos com valores independentes em torno de 10 quanto mais pr ximo um caso conhecido est de um desconhecido mais peso dado ao estimar o valor dependente desconhecido A Rede Neural de Regress o Generalizada baseia se nesses conceitos intuitivos Cada caso de treinamento representado na rede Quando um caso apresentado rede ela calcula o valor dependente previsto usando os valores dependentes de cada caso de treinamento sendo que os casos de treinamento mais pr ximos contribuem de forma mais significativa ao valor do output Uma Rede Neural de Regress o Generalizada para duas vari veis num ricas independentes estruturada da forma mostrada no gr fico a seguir pressupondo se que haja apenas tr s casos de treinamento Output Camada de soma n s de numeradores e denominadores Camada de padr es 1 neur nio para cada caso de treinamento Inputs A camada de padr es cont m um n para cada caso de treinamento Neste caso apresentar um caso de treinamento rede consiste em apresentar dois valores num ricos independentes Cada neur nio da camada de padr es calcula a sua dist ncia em rela o ao caso apresentado Os valores passados aos n s de numeradores e denominadores s o fun es da dist ncia e do valor dependente Os dois n s da camada de soma efetuam a soma de seus inputs enq
74. ico Erro m dio absoluto Desvio padr o de erro absoluto junto de dados Bees eese E Refer ncia de comandos A guia Configura o da rede na caixa de di logo Treinamento Guia Configura o permite selecionar o tipo de rede neural que ser treinada usando os da rede seus dados Voc pode selecionar uma configura o de rede espec fica ou a busca da Melhor Rede e neste caso o NeuralTools testa uma variedade de poss veis configura es at identificar a que apresenta o melhor desempenho O NeuralTools aceita diferentes configura es de redes neurais para oferecer as melhores previs es poss veis H dois tipos de redes dispon veis para a previs o de classifica o categoria Redes Neurais Probabil sticas PNN e Rede Multi Layer Feedforward MLF A previs o num rica pode ser realizada usando redes MLF assim como Redes Neurais de Regress o Generalizada GRNN que s o estreitamente relacionadas s redes PNN Para obter mais informa es sobre os aspectos t cnicos das configura es de rede dispon veis veja a se o Mais informa es sobre redes neurais NeuralTools Treinamento Treinar Configura o da rede Tempo de execu o Tipo de rede Busca da Melhor Rede gt Op es Busca da Melhor Rede e 9 Rede PN GRN J Efetuar regress o linear al Rede MLF Configura es de rede a serem inclu das na busca IV Rede PN GRN IV Rede MLF Contagem minima de n s Autom tico X Con
75. is de Regress o Generalizada GRNN que s o estreitamente relacionadas s redes PNN NeuralTools Treinamento Treinar Configura o da rede Tempo de execu o Tipo de rede Rede PN GRN aa Op es Efetuar regress o linear apenas em previs o num rica Descri o Com uma vari vel dependente categ rica ser treinada uma Rede Neural Probabil stica PIN Se a vari vel dependente For num rica ser treinada uma Rede Neural de Regress o Generalizada GRN As redes PN GRN funcionam de forma semelhante Cada caso de treinamento representado por um elemento da rede um n Uma previs o para um caso com um valor dependente desconhecido obtida por meio da interpola o dos casos de treinamento sendo que atribu do mais peso aos casos vizinhos Durante o treinamento s o encontrados os par metros timos de interpola o principal vantagem das redes PN GRN que ao contr rio das redes MLF multilayered feedforward elas n o precisam de nenhuma configura o Ao mesmo tempo o grau de exatid o das previs es de modo geral compar vel aos das redes MLF O NeuralTools facilita a sele o da configura o de rede com um recurso de busca da Melhor Rede Quando essa op o selecionada o NeuralTools treina e testa uma variedade de configura es de redes neurais at gerar a que produz as melhores previs es para os seus dados A melhor configura o determinada com base nos d
76. ls Barra de ferramentas do NeuralTools Os cones do NeuralTools s o usados para definir conjuntos de dados com casos e vari veis e em seguida criar e usar redes neurais baseadas nesses dados Os cones do NeuralTools aparecem na barra de ferramentas do Excel como uma barra de ferramentas personalizada no Excel na vers o 2003 e anteriores no Excel 2007 aparece como uma faixa de op es Esta se o descreve brevemente cada cone e as respectivas fun es e os comandos de menu correspondentes No Excel 2007 todos os comandos s o apresentados na faixa de op es do NeuralTools Os cones a seguir s o apresentados na barra de ferramentas do NeuralTools no Excel 2003 e vers es anteriores ou nas caixas de di logo do NeuralTools cone Comandos e fun es correspondentes aq Definir um conjunto de dados e variaveis ou editar ou excluir um conjunto de dados e vari veis existentes Comando equivalente comando Gerenciador de Conjunto de Dados si Treinar uma rede neural Comando equivalente comando Treinar Testar uma rede neural Comando equivalente comando Testar gt Prever valores usando uma rede treinada Comando equivalente comando Prever Executar as utilidades da rede neural Comando equivalente comando Utilidades Exibir arquivo de ajuda do NeuralTools Comando equivalente comando Ajuda Refer ncia cones do NeuralTools QU N 38 Os cones a seguir aparecem na faixa de
77. m ser salvas em uma pasta de trabalho do Excel ou em um arquivo em disco Clique em Procurar para mudar o nome ou o local indicado NeuralTools Abrir Rede Selecionar rede existente para testar Da pasta de trabalho do Excel Rede treinada em Dados de treinamento Pasta de trabalho ativa C Do arquivo Mais gt gt Cancelar Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 61 Correspond ncia entre vari veis 62 Correspond ncia entre vari veis especifica como ser estabelecida a correspond ncia entre as vari veis do conjunto de dados a ser testado e as vari veis do conjunto de dados usado para treinar a rede NeuralTools Correspond ncia entre Vari veis x Correspond ncia autom tica Correspond ncia personalizada OK Cancelar H duas op es poss veis de correspond ncia entre vari veis 1 Correspond ncia autom tica estabelecida a correspond ncia entre os nomes das vari veis do conjunto de dados de teste e os das vari veis do conjunto de dados da rede treinada Os tipos de vari veis s o definidos baseados nessa correspond ncia Correspond ncia personalizada A correspond ncia personalizada permite estabelecer individualmente a correspond ncia entre as vari veis do conjunto do dados de teste e as do conjunto de dados da rede treinada Isso feito quando os nomes das vari veis dos dois conjuntos de dados s o diferentes ou quando se desejam atribui es diferentes
78. mento de uma rede GRNN no caso de dados com valores de output categ ricos ser treinada uma rede PNN Rede MLEN A Rede Multi Layer Feedforward MLEN tem uma ou duas camadas de n s ocultas NeuralTools Treinamento Treinar Configura o da rede Tempo de execu o Tipo de rede Rede MLF Op es Efetuar regress o linear apenas em previs o num rica N mero de n s na Camada 1 Autom tico Sa N mero de n s na Camada 2 Autom tico bad Descri o Uma rede MultiLayer Feedforward composta de uma camada de input de n s uma ou duas camadas ocultas e uma camada de output 4 rede configurada especificando se os n meros de n s nas duas camadas ocultas Ao selecionar zero n s a segunda camada eliminada ela raramente necess ria para maior exatid o da previs o O NeuralTools pode configurar a rede automaticamente com base nos dados de treinamento Se poss vel use o recurso Busca da Melhor Rede para encontrar a melhor configura o Refer ncia de comandos Guia Tempo de execu o Ao selecionar zero n s para a segunda camada ela eliminada A forma mais confi vel de encontrar a melhor configura o de uma rede MLEN usar a op o Busca da Melhor Rede em vez de treinar uma nica rede MLFN Se n o houver tempo suficiente para a Busca da Melhor Rede recomendamos deixar os valores N mero de n s como Autom tico A guia Tempo de execu o na caixa de di log
79. ncluem a previs o de pre os de a es e a previs o do n vel de vendas durante um per odo futuro As redes neurais s o usadas em uma variedade de aplica es incluindo previs es no mercado de a es atribui o de grau de risco para empr stimos e cr dito detec o de fraude de cr dito previs o de vendas previs o de neg cios em geral risco de investimentos diagn sticos m dicos pesquisas cient ficas e sistemas de controle O NeuralTools fornece os mais avan ados algoritmos de redes neurais possibilitando efetuar as melhores previs es tanto para problemas de classifica o denominados previs o categ rica no NeuralTools como para problemas num ricos Bem vindo Gerenciamento de dados no NeuralTools O NeuralTools oferece um gerenciador completo de conjuntos de dados e vari veis no pr prio Excel semelhante ao fornecido com o StatTools o suplemento de estat stica da Palisade para o Excel Voc pode definir quantos conjuntos de dados quiser cada um com as vari veis que deseja analisar diretamente com os dados j contidos no Excel O NeuralTools analisa os blocos de dados de forma inteligente sugerindo nomes e tipos de vari veis al m de locais para os dados Os conjuntos de dados e as vari veis podem residir em diferentes planilhas e pastas de trabalho o que permite organiz los de acordo com a sua prefer ncia Assim voc pode treinar as redes neurais relacionadas s suas vari veis em vez de
80. o NeuralTools oligo o 5 feto Jo Eana E RAE TE dE EE A AN CORRS UR AS cones nas caixas de didlOgo c ssssssssssssssssssssssssssssessessscesssesseesseesseesees Refer ncia de comandos e eeeeeeecemeasreceneasareneenas Comando Gerenciador de Conjunto de Dados Comando Treinar ss cesses sesesscccesvsstastesecusethncsnseasecsovcsecesodsstesveesseests Comando Testar ssa eisec me cssecansisecnentasa ta seis Decano ante daas Sestend taste See matasse Comando Prever sssssensaareseireasrerisocoserssnisserianiootsssesode senado cos cnsecestmssnisco Utilidades aAa e EE EEAS EEE ENEE R E E da Danada dad Comando Configura es da aplica o eseseeseeeesesesesrereeresesesseseseese Comando Gerenciador de Rede Neural cscccssscessecesseceseeeeee Comando Utilidades de dados ausentes sccccccssccessecesseceseeeeee Mais informa es sobre redes neurais Cap tulo 3 Guia de Refer ncia do NeuralTools 35 37 37 39 39 40 41 41 61 69 75 75 79 81 85 33 34 Introdu o O cap tulo Guia de Refer ncia do NeuralTools descreve os cones comandos e fun es estat sticas usados pelo NeuralTools Este cap tulo dividido em duas se es 1 Refer ncia cones do NeuralTools 2 Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools Cap tulo 3 Guia de Refer ncia do NeuralTools 35 36 Introdu o Refer ncia cones do NeuralToo
81. o Treinamento permite especificar as condi es de parada do treinamento Se n o forem selecionadas condi es de parada o treinamento ser encerrado em determinado momento Esse intervalo de tempo relativamente curto no caso de redes PNN GRNN bem mais longo no caso de redes MLF Uma alternativa poss vel n o selecionar as condi es de parada e clicar no bot o Parar na caixa de di logo do andamento do treinamento quando n o houver mais tempo para o treinamento Com a Busca da Melhor Rede necess rio definir o tempo limite para o treinamento de uma rede individual para que o algoritmo de busca n o gaste muito tempo em uma nica configura o As tr s condi es de parada podem ser combinadas assim o NeuralTools p ra quando ocorre uma das condi es NeuralTools Treinamento Treinar Configura o da rede Tempo de execu o Tempo de execu o de treinamento 2 Horas Tempo total para Busca da Melhor Rede 12 horas para 6 redes I Tentativas 1000000 Andamento mudan a de erro Minutos As op es de Tempo de Execu o de Treinamento s o e Dura o especifica um tempo limite fixo para o treinamento de uma rede individual O treinamento pode ser suspenso antes de decorrido o tempo especificado o que ocorre assim que o algoritmo conclui que improv vel que continue a haver melhora Se for usada a Busca da Melhor Rede cada configura o de rede testada ser treinada duran
82. o ao valor efetivo calculada como a raiz quadrada do desvio quadr tico m dio Erro m dio absoluto desvio m dio das previs es em rela o aos valores efetivos Impactos das vari veis quando selecionado exibe o impacto relativo das vari veis independentes nas respostas previstas A Histograma de residuais residual a diferen a entre o valor efetivo e o valor previsto Gr ficos de dispers o que mostram as rela es entre os valores efetivos previstos e residuais Refer ncia de comandos Comando Testar Especifica as defini es para o treinamento de uma rede neural e executa o teste O comando Teste permite 1 especificar as defini es a serem usadas para o teste de uma rede neural e 2 iniciar o teste NeuralTools Teste Conjunto de dados Dados de treinamento Rede a usar Rede treinada em Dados de t Em Pasta di Correspond ncia entre Autom tico Editar vari veis 4 Pr ximo gt gt Cancelar Os dados de teste geralmente s o dados com valores conhecidos de output que n o foram usados no treinamento da rede As op es da caixa de di logo Teste incluem e Conjunto de dados mostra o conjunto de dados a ser usado para testar a rede neural treinada Este conjunto de dados precisa ser definido por meio do Gerenciador do conjunto de dados e constar na planilha ativa e Rede a usar especifica o nome e o local da rede neural a ser testada As redes neurais pode
83. o de ativa o transfer ncia usada para converter os inputs de cada neur nio no output correspondente Mais informa es sobre redes neurais 89 90 Especificamente um neur nio oculto com n inputs primeiro calcula a soma ponderada de seus inputs Soma ino Wo in W1 inn Wn vi s onde o intervalo de ing a in corresponde a outputs de neur nios da camada anterior enquanto o intervalo de wo a wn corresponde aos pesos da conex o cada neur nio tem seu pr prio valor de vi s Em seguida a fun o de ativa o aplicada Soma para gerar o output do neur nio A fun o sigm ide em forma de S usada como a fun o de ativa o nos neur nios das camadas ocultas Mais especificamente o NeuralTools usa a fun o tangente hiperb lica No NeuralTools o neur nio de output usa identidade como fun o de ativa o ou seja ele simplesmente retorna a soma ponderada de seus inputs s vezes as redes neurais s o constru das com fun es de ativa o sigm ides nos neur nios de output Contudo isso n o necess rio para que a rede neural possa fazer aproxima es de fun es complexas Al m disso as fun es sigm ides t m um intervalo restrito de output de 1 a 1 para a fun o tangente hiperb lica e geralmente h valores dependentes fora desse intervalo Assim o uso da fun o sigm ide no neur nio de output for a uma transforma o adicional dos valores de output antes de passar
84. o para cada categoria Camada de padr es 1 neur nio para cada caso de treinamento Inputs Redes neurais de regress o generalizada e redes neurais probabil sticas Mais informa es sobre redes neurais Quando um caso apresentado rede cada neur nio da camada de padr es calcula a dist ncia entre o caso do treinamento representado pelo neur nio e o caso do input O valor passado aos neur nios da camada de soma depende da dist ncia e dos fatores de suaviza o Da mesma forma que nas redes GRN cada input tem seu pr prio fator de suaviza o esses fatores determinam a rapidez com que a signific ncia dos casos de treinamento diminui com a dist ncia Na camada de soma h um neur nio para cada categoria dependente cada neur nio perfaz a soma dos valores de output dos neur nios correspondentes aos casos de treinamento da categoria em quest o Os valores de output dos neur nios da camada de soma podem ser interpretados como estimativas da fun o de densidade de probabilidade para cada classe O neur nio de output seleciona a categoria com o maior valor na fun o de densidade de probabilidade como a categoria prevista Da mesma forma que com as redes GRN o treinamento de uma rede PN consiste em otimizar os fatores de suaviza o para minimizar o erro no conjunto de treinamento usado o m todo de otimiza o Gradiente Descendente Conjugado A medida de erro usada durante o treinamento para avaliar diversos
85. o pode ser definido dentro de uma nica planilha Os dados podem ser definidos em diversas planilhas dentro da mesma pasta de trabalho Ef Defini o de conjunto de dados de m ltiplos intervalos x Limpar tudo AutoPreenchimento Selecionar E IV Intervalos secund rios t m nomes de vari veis na primeira linha OK Cancelar Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 43 As op es da caixa de di logo Seletor de M ltiplos Intervalos s o e Limpar tudo apaga todos os intervalos especificados e AutoPreenchimento aplica o primeiro intervalo especificado na linha 1 em todas as planilhas vis veis da pasta de trabalho ativa e insere as refer ncias de SheetName CellRange na grade e Selecionar exibe um seletor para destacar um bloco de c lulas a ser usado como um intervalo do conjunto de dados e Intervalos secund rios t m nomes de vari veis na primeira coluna linha conjuntos de dados com m ltiplos intervalos podem ter nomes de vari veis como t tulos de cada coluna em cada intervalo listado na caixa de di logo ou nomes de vari veis como t tulos de colunas apenas no primeiro intervalo selecionado O primeiro intervalo selecionado o que foi inserido na linha 1 da caixa de di logo Seletor de M ltiplos Intervalos Refer ncia de comandos Op es de vari veis Cada linha na grade da caixa de di logo do Gerenciador de Conjunto de Dados cont m uma lista das vari veis do conjunto de d
86. o quadr tico baseado em dados em escala veja mais informa es sobre escalas na se o Transforma o de input Na previs o categ rica o erro indicado baseado na representa o num rica dos dados de categoria NeuralTools Treinamento em Andamento Andamento do treinamento Previsor num rico de GRNN Tempo desde o in cio 00 01 35 N mero de tentativas 51 Erro no conjunto de treinamento 0 6796615 Erro nos ltimos 5 minutos Erro durante o per odo de treinamento em horas Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 57 Relatorios de Ap s o treinamento podem ser criados relat rios resumidos e treinamento detalhados Esses relat rios detalham o desempenho da rede neural treinada O conte do efetivo dos relat rios gerados especificado na caixa de di logo Configura es da aplica o abaixo das configura es de Relat rios a Gerar e Colunas nos Relat rios Detalhados e Relat rio resumido de treinamento o relat rio resumido de treinamento cont m estat sticas e gr ficos relacionados ao desempenho da rede neural treinada a ld 9 Idade de haliote xls Modo de Compatibilidade Microsoft Excel wE In cio Inserir Layout da Pagina F rmulas Dados Revis o Exibi o NeuralTools NeuratTools 2 X PR A Utilidades ate 3 28 Ajuda Gerenciador de Treinar Testar Prever conjunto de dados Dados I Redes neurais
87. op es do NeuralTools no Excel 2007 cone Comandos e fun es correspondentes EE Definir um conjunto de dados e vari veis ou editar ou excluir um conjunto de dados e vari veis existentes Gerenciador de conjunto de dados Comando equivalente comando Gerenciador de Conjunto de Dados o Treinar uma rede neural Treinar Comando equivalente comando Treinar KX Testar uma rede neural Testar Comando equivalente comando Testar ZE Prever valores usando uma rede treinada Prever Comando equivalente comando Prever Utilidades Executar as utilidades da rede neural Comando equivalente comando Utilidades Ajuda Exibir arquivo de ajuda do NeuralTools Comando equivalente comando Ajuda Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools Introducao Esta se o do Guia de Refer ncia descreve detalhadamente os comandos do NeuralTools apresentados no Excel no menu do NeuralTools ou na faixa de op es Os comandos s o explicados na ordem em que aparecem no menu come ando pelo Gerenciador do conjunto de dados Os cones do NeuralTools podem ser usados para executar v rios comandos A se o Refer ncia cones do NeuralTools deste cap tulo apresenta os comandos correspondentes a cada cone do NeuralTools Ca da 5 nos ansesw Layout da P gina F rmulas Dados Rensho Lobido Newrailoots vs x ao A AP Unitidages a gt ste Zi Api Feii pE RAE Weve dio po o Deon Redes neuan teramentas
88. pesos n o s o mais aleat rias s o decididas pelo nosso algoritmo de treinamento o m todo de sele o dos pesos de conex o baseado nos resultados das tentativas anteriores O problema agora uma quest o de otimiza o queremos minimizar a medida de erro mudando os pesos de conex o O primeiro algoritmo bem sucedido no treinamento de pesos de conex o em redes MLF foi o de retropropaga o atualmente a maioria dos pesquisadores prefere usar algoritmos mais r pidos e com maior probabilidade de encontrar o valor timo global O NeuralTools emprega o m todo de gradiente descendente conjugado que pertence categoria dos m todos de otimiza o de segunda ordem Esses m todos de otimiza o determin sticos foram elaborados para encontrar o valor m nimo local de uma fun o eles prosseguem eficientemente no sentido descendente no declive da fun o de erro Para reduzir o risco de encontrar o m nimo local em vez do m nimo global o NeuralTools combina os dois m todos de otimiza o deterministico e estoc stico Especificamente o m todo estoc stico de recozimento simulado simulated annealing usado em conjunto com o m todo de gradiente descendente conjugado O algoritmo decide o m todo a ser usado em um determinado ponto baseado nos resultados das tentativas anteriores Para saber mais sobre o m todo de gradiente descendente conjugado veja os artigos publicados por Bishop 1
89. pode assumir somente tr s valores e Treinamento especifica que o caso ser usado para treinamento e Teste especifica que o caso ser usado para teste e Previs o especifica que o caso ser usado para previs o Nota quando h uma vari vel tag no conjunto de dados as op es na caixa de di logo Treinamento mudam Veja o comando Treinamento para obter mais informa es 46 Refer ncia de comandos Capacidade em O NeuralTools tem capacidade para processar em uma mesma termos de sess o conjunto de dados e vari veis e At 256 conjuntos de dados contidos em uma mesma pasta de trabalho e At 16384 vari veis para cada conjunto de dados do Excel 2007 256 vari veis nas vers es anteriores Todos os dados usados em um conjunto de dados precisam estar na mesma pasta de trabalho e O n mero de pontos de dados por vari vel e de casos por conjunto de dados limita se somente mem ria dispon vel no Excel 2007 16 277 216 pontos de dados nas vers es anteriores do Excel A capacidade efetiva no que se refere aos dados pode ser inferior indicadas acima dependendo da configura o do sistema e da vers o do Excel que est sendo usada As limita es de mem ria do Excel tamb m podem afetar a capacidade em termos do volume de dados Nota a caixa de di logo Gerenciador do conjunto de dados relaciona todos os conjuntos de dados e vari veis contidos na pasta de trabalho ativa ou seja a pasta de t
90. pois de definidos os conjuntos de dados podem ser usados para treinamento teste e previs o de redes neurais A caixa de di logo Gerenciador de Conjunto de Dados permite adicionar ou remover conjuntos de dados atribuir nomes aos mesmos especificar o layout e atribuir nomes s vari veis de determinado conjunto de dados No NeuralTools os dados s o estruturados em torno de casos e vari veis Voc trabalha com um conjunto de dados ou um conjunto de vari veis estat sticas localizadas em colunas cont guas em uma planilha do Excel os nomes das vari veis encontram se na primeira linha do conjunto de dados Cada linha no conjunto de dados um caso Cada caso cont m um conjunto de valores de vari veis independentes e um valor conhecido ou ausente correspondente vari vel de output dependente Cada vari vel contida no conjunto de dados tem um nome e um intervalo de c lulas correspondente no Excel O conjunto de dados pode incluir v rios blocos de c lulas o que permite colocar dados em diferentes planilhas de uma mesma pasta de trabalho Durante a defini o de um conjunto de dados o NeuralTools tenta identificar as vari veis contidas em um bloco de c lulas circundante sele o feita no Excel Isso pode acelerar e facilitar a configura o de um conjunto de dados com os nomes de vari veis na linha superior e vari veis dispostas por coluna Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 41 Ei NeuralTools Gerenci
91. quivo em disco Clique em Procurar para mudar o nome ou o local indicado 48 Refer ncia de comandos NeuralTools Salvar Rede Descri o Salvar rede treinada Pasta de trabalho ativa Idade de haliote xls Para o arquivo Informa es da Rede Nome Rede treinada em Dados de treinamento Cancelar Voc tamb m pode incluir um nome e uma descri o da rede neural a ser salva As op es Ap s o treinamento ser conclu do permitem testar e prever automaticamente usando a rede treinada ap s o treinamento Isso pode ser feito quando os dados a serem testados e previstos se encontram no mesmo conjunto de dados que os dados de treinamento e Testar automaticamente em casos aleatoriamente selecionados especifica 1 a porcentagem dos casos no conjunto de dados que ser exclu da do treinamento para poder ser usada nos testes casos em que a vari vel Tag testar ser usada para testes Vari vel tag um tipo de vari vel conforme especificada no Gerenciador do conjunto de dados e Prever automaticamente valores dependentes ausentes especifica que a rede treinada ser usada para prever valores de vari veis dependentes para 1 2 casos em que o valor de uma vari vel dependente est faltando ou casos em que vari vel Tag prever Vari vel tag um tipo de vari vel conforme especificada no Gerenciador do conjunto de dados Refer ncia Comandos de men
92. r usadas com a Previs o ao Vivo para explorar a rela o entre as vari veis independentes e a dependente Vis o geral Solver o otimizador integrado do Excel pode ser usado com o recurso de Previs o Instant nea do NeuralTools para calcular os melhores valores de decis o para as previs es efetuadas no NeuralTools O arquivo Cr dito autom vel com Solver xls apresenta um exemplo No exemplo usada uma rede neural para prever se um tomador de empr stimo efetuar os pagamentos pontualmente A rede neural por m talvez s forne a 60 de certeza de que a resposta est correta O Solver do Excel pode ent o ser usado para determinar um valor do empr stimo que daria 90 de certeza de que o indiv duo ir pagar pontualmente Nesse caso o otimizador experimenta diferentes valores de empr stimos e o NeuralTools atualiza automaticamente o valor da probabilidade Evolver o otimizador da Palisade baseado em algoritmo gen tico pode ser usado em vez do Solver para encontrar a resposta Diferentemente do Solver o Evolver tem capacidade para processar problemas de otimiza o em que h mais de uma reposta tima local Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 31 Capitulo 2 Visao Geral do NeuralTools 32 Capitulo 3 Guia de Refer ncia do NeuralTools Introdu o Refer ncia cones do NeuralTools Barra de ferramentas do NeuralTOoOols ssssesseeneeeeeneees Refer ncia Comandos de menu d
93. rabalho indicada na legenda da caixa de di logo Para incluir na lista conjuntos de dados contidos em outras pasta de trabalho ative a pasta de trabalho desejada no Excel e exiba a caixa de di logo Gerenciador de Conjunto de Dados Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 47 Comando Treinar Especifica as defini es para o treinamento de uma rede neural e executa o treinamento O comando Treinar permite 1 especificar as defini es a serem usadas pelo NeuralTools no treinamento de uma rede neural e 2 iniciar o treinamento da rede NeuralTools Treinamento Treinar Configura o da rede Tempo de execu o Conjunto de dados Dados de treinamento Salvar rede como Rede treinada em Dados det Para Pasta de traba Procurar Ap s o treinamento ser conclu do casos selecionados 20 Prever automaticamente valores dependentes ausentes Vv a Calcular impacto das vari veis Guia A guia Treinar na caixa de di logo Treinamento especifica as op es Treinamento gerais para o treinamento de uma rede neural Ela inclui e Conjunto de Dados mostra o conjunto de dados a ser usado para treinar a rede neural Este conjunto de dados deve ser definido por meio do Gerenciador do conjunto de dados e deve constar na planilha ativa e Salvar rede como especifica o nome e local da rede neural a ser treinada As redes neurais podem ser salvas em uma pasta de trabalho do Excel ou em um ar
94. s tipos de computadores e equipamentos relacionados Uma rede neural pode ser constru da a partir de pequenos elementos de processamento cada qual efetuando o trabalho de um neur nio individual Entretanto geralmente as redes neurais s o implantadas em um computador com apenas um processador possante como a maioria dos computadores usados atualmente Em computadores que cont m apenas um processador um programa como o NeuralTools usa o mesmo processador para efetuar cada c lculo do neur nio nesse caso o conceito de neur nio refere se a uma parte dos c lculos necess rios para obter uma previs o e n o a um elemento f sico de processamento Mais informa es sobre redes neurais 87 88 Tipos de redes neurais Ha varios tipos de redes neurais que se diferenciam pela estrutura pelos tipos de c lculos efetuados dentro dos neur nios e pelos algoritmos de treinamento Um dos tipos de redes oferecidos pelo NeuralTools a Rede Multi Layer Feedforward Com as redes MLF o usu rio do NeuralTools pode especificar se deve haver uma ou duas camadas de neur nios ocultos e quantos neur nios as camadas ocultas devem conter o NeuralTools fornece ajuda de como fazer as sele es adequadas conforme descrito na se o sobre redes MLF O NeuralTools tamb m oferece Redes Neurais de Regress o Generalizada e Redes Neurais Probabil sticas essas redes se interrelacionam estreitamente sendo que o primeiro tipo usado para previs o num
95. se os valores das vari veis independentes para o caso da linha 7 da planilha acima forem alterados conforme indicado o valor previsto ser atualizado automaticamente Da mesma forma que em qualquer c lula da planilha uma c lula de Previs o ao Vivo pode ser referenciada em qualquer f rmula do Excel sit Modo di patibildade Microzaff Esce x Dads Pens o Esbi o Meun ioos sx a Dados do teste Dados de previs o Resumo NewalTocls _ 69 Posto M dia 0132857143 Contagem 8 Soma t 38 res qe Nota o recurso de Previs o ao Vivo est dispon vel apenas na vers o Industrial Vis o geral Relatorios e graficos do NeuralTools O NeuralTools cria relat rios resumidos e relat rios detalhados de treinamento teste e previs o Os Relat rios Resumidos aparecem em suas pr prias planilhas e cont m informa es gerais sobre o teste ou treinamento O Relat rio Detalhado apresenta informa es de cada caso individualmente ao lado dos dados correspondentes Al m disso a maioria das informa es do relat rio resumido pode ser encontrada no relat rio detalhado na forma de um coment rio que adicionado c lula t tulo essa vers o do relat rio resumido denominada Resumo R pido NeuralTools Configura es da Aplica o Configura es gerais Idioma Portugu s Exibir tela de boas vindas Falso Relat rios Relat rios a gerar Autom tico Colocar Relat rios Resumi
96. sempenho da rede neural treinada com o conjunto de dados usado no teste O conte do efetivo dos relat rios gerados especificado na caixa de di logo Configura es da aplica o abaixo das configura es de Relat rios a gerar e Colunas nos relat rios detalhados e Relat rio detalhado de previs o Este relat rio colocado ao lado do conjunto de dados usado na previs o Ele fornece um local para as previs es quando o usu rio n o desejar coloc las dentro da vari vel dependente no pr prio conjunto de dados se a vari vel dependente contiver dados hist ricos para determinados casos talvez seja mais seguro n o misturar esses casos hist ricos com as previs es da rede E dad z Idade de ha t Modo 4 patt Microsoft Excel ining ee LaytetdaPapna Formules Dads Rewsfo Esbi o Meunios 2x 0 050 0 1045 0 033 M se ni Badosdetremamento _ Dados do teste Dados de previs o Resumo NewalTooks gt di x Ao executar v rias previs es voc pode acrescentar Relat rios Detalhados em novas colunas direita do conjunto de dados para poder ver como as previs es mudam nos casos individuais medida que s o usadas novas redes treinadas Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 73 74 Utilidades Comando Configura es da aplica o testes e previs es O comando Configura es da aplica o permite selecionar 1 os relat rios de treinamento teste e previs o a
97. serem gerados 2 os padr es de treinamento a serem usados 3 os padr es de previs o e tempo de execu o a serem usados Muitas Configura es da aplica o s o defini es padr o que s o usadas nas caixas de di logo do treinamento teste ou previs o Veja a descri o das caixas de di logo para obter mais informa es sobre essas configura es Nesta se o abordamos outras configura es NeuralTools Configura es da Aplica o Configura es gerais Idioma Exibir tela de boas vindas Relat rios Relat rios a gerar Colocar Relat rios Resumidos em Reusar a mesma nova pasta de trabalho Local do Relat rio Detalhado Colunas nos Relat rios Detalhados Toler ncia adequada inadequada Treinamento Toler ncia adequada inadequada Teste Padr es gerais de treinamento Testar automaticamente Porcentagem de casos de teste Prever automaticamente Ativar Previs o Instant nea Colocar previs es direto no conjunto de dados Calcular impacto das vari veis Padr es de configura o de rede Executar regress o linear Tipo de rede Padr es de tempo de execu o Dura o Horas Tentativas N mero de tentativas Andamento Mudan a no erro percentual Minutos ial Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools Falso Autom tico Nova pasta de trabalho Falso Sobrescrever relat rios existentes Autom tico 30 30 Verdadeiro 20 Verdadeiro Verdadeiro Falso Falso Verdadeiro R
98. sseeceeeeeeeeeeseseeeenseeeeeeeeesseeeenseeeeenees 103 Leituras recomendadas ccsscesecsseeccenseseceesseeeenseseeuseseausseseanaes 105 ndice remissivo 107 ndice vii viii Capitulo 1 Primeiros Passos Introdu o a 2ssisis E E nico on To sacdil SS cadeia ato 3 Verifica o do pacote csssscssscsssscsscscssssesssssssssssssesssssssssssssessssssesesseeers O que est inclu do no pacote c ss sseereresesneseresesaesesecreneso Sobre esta VERS O n os icnessesccsatnssdanodsedivsnlecpeasssaedeusobsvassenesestosessste Funcionamento com o seu ambiente operacional Se necessitar de ajdari ia rsio is Requisitos de sistema do NeuralToolsS ssesesesesrerescesesesesseseeseseesesesee Instru es de INStalaGao eccssecceeeeeeeeeeeseeeseseeeenseeeeeseeeseeeseneeneeeees Instru es gerais de instala o ssesseseessessoreesessesresroreeseseesscosesseseesesse Instala o de cones ou atalhos do NeuralTools O DecisionTools Suites Ativa o do software ss ssrissreaseeenesenaasenaaannaas Cap tulo 1 Primeiros Passos Introdu o Esta introdu o descreve o conte do da embalagem do NeuralTools e explica como instal lo e vincul lo ao Microsoft Excel 2000 para Windows 2000 ou vers o mais recente Verifica o do pacote O pacote do NeuralTools deve conter CD ROM do NeuralTools ou
99. sseseseseesessesesesesseseeeeseseseeses iv NeuralTools Professional e Industrial sesesesesesesesesesessesososssessssses iv ndice v Cap tulo 1 Primeiros Passos 1 Intr du o 2 2 22 E A A E evctensecedeuuas 3 Verifica o do pacote csssscsssssssscsssssssssessscsssssssssssssssessssssassssssesessesers 3 O que est inclu do no pacote s seres sseerereseseseresesaesesecreneso 3 Sobre est VELS O sinepes reen o eee A Er aE EREE EREE SEES Sese 3 Funcionamento com o seu ambiente operacional 4 Se necessitar de ajudasse neose sessar 4 Requisitos de sistema do Neural Toos cccsssssssssssssssssesssessseseees 6 Instru es de INStalaGao eccsseccesseeeeeeeeseeeeeseeeeneeeeeeeeeesseeseneeneeeees 7 Instru es gerais de instala o serereresesneseseresnenesesecreneso 7 Instala o de cones ou atalhos do NeuralTools 8 O DecisionTools Suite osoei a 8 Ativa o do software ss ssrisscenaseeenesenaasenaaannaas 9 Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 13 Vis o geral a ju22r s 2spasssoseiaoisgicras ssa aaa daa Senet ie aaea aa aaia aeaa 15 Por que usar redes neurais e eseeessssersosessoesrossssosessssorosossosessoessoesrsose 15 NeuralTools e redes neurais sscssesssseesssscecessssscsssssssesessessesssseeeees 16 Menu e barra de ferramentas do NeuralTools 17
100. sticas e gr ficos do relat rio resumido de teste incluem 1 previs es inadequadas uma previs o considerada inv lida se estiver fora da margem definida em torno do valor efetivo a amplitude da margem definida pela configura o de Toler ncia adequada inadequada Teste na caixa de di logo Configura es da aplica o Erro m dio quadr tico medida do desvio das previs es em rela o ao valor efetivo calculada como a raiz quadrada do desvio quadr tico m dio Erro m dio absoluto desvio m dio das previs es em rela o aos valores efetivos Histograma de residuais residual a diferen a entre o valor efetivo e o previsto Gr ficos de dispers o que mostram as rela es entre os valores efetivos previstos e residuais Refer ncia de comandos Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools e Relat rio Detalhado de Teste Esse relat rio se encontra pr ximo ao conjunto de dados do teste e indica como foi o desempenho da rede treinada na previs o dos valores individuais de output com esse conjunto es doc F dade de halictest Modo de Compatibilidade Microtoft Excel nida bme Layoatde Pigna F mmulas Dados Revisho Esbi o NeuralToots 7 x aR Genoss de remar Testar Prever Adaquass 4 jAdoquada Adoquada Adequada 221 Adoquada 1540 HR 846 p ladaqua s o3lAdequasa Ponto Meda 2672950418 Contagem SITRO
101. substitui o Vari veis categ ricas Categoria mais frequente Vari veis num ricas Valor m dio vari vel A caixa de di logo Utilidade de Dados Ausentes apresenta as seguintes op es e Vari veis a modificar fornece uma lista de vari veis usadas no conjunto de dados da planilha atual e exibe o n mero de dados ausentes erros e dados n o num ricos de vari veis num ricas Assinalar uma vari vel a seleciona para que os dados ausentes ou indesejados sejam substitu dos A lista de vari veis cont m um submenu de contexto com comandos para selecionar e cancelar a sele o de grupos de vari veis Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 81 e Valores a substituir seleciona os tipos de valores que ser o substitu dos nas vari veis selecionadas Valor espec fico permite substituir todas as inst ncias de um valor espec fico por uma vari vel com um novo valor e Oque usar como substitui o especifica valores a serem colocados no conjunto de dados em vez dos dados ausentes ou indesejados Valores diferentes s o especificados para vari veis categ ricas e num ricas Vari veis categ ricas as op es s o Categoria mais frequente Categoria menos frequente o valor da categoria que ocorre com maior ou menor frequ ncia para os casos do conjunto de dados Categoria vizinha o valor da categoria que ocorre no caso no conjunto de dados pr ximo quele com o valor ausente
102. suficiente tente executar a instala o novamente Se quiser remover o NeuralTools de seu computador use o recurso Adicionar Remover Programas no Painel de Controle e selecione o item correspondente ao NeuralTools Cap tulo 1 Primeiros Passos Como criar o atalho na barra de tarefas do Windows Instalagao de icones ou atalhos do NeuralTools No Windows o programa de instala o cria automaticamente um comando do NeuralTools no menu Programas Palisade DecisionTools da barra de tarefas Contudo se houver algum problema durante a instala o ou se quiser fazer isso manualmente em outra ocasi o siga estas instru es Observe que as instru es abaixo s o para o Windows XP Profissional As instru es podem ser diferentes para outros sistemas operacionais 1 Clique no bot o Iniciar e em seguida aponte para Configura es 2 Clique na guia do menu Iniciar na barra de tarefas 3 Clique em Personalizar Adicionar e em seguida Procurar 4 Localize o arquivo NeuralTools EX e clique nele em seguida clique em OK 5 Clique em Avan ar e em seguida clique duas vezes no menu em que deseja incluir o programa 6 Digite o nome NeuralTools e em seguida clique em Concluir 7 Clique em OK em todas as caixas de di logo abertas O DecisionTools Suite O NeuralTools faz parte do DecisionTools Suite um conjunto de produtos para an lise de risco e decis es que pode ser adquirido da Palisade Corporation
103. tagem m xima de n s Autom tico bad Armazenar todas as redes de teste em nova pasta de trabalho Descri o 6 redes ser o treinadas e testadas para identificar qual a melhor Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 53 54 A guia Configura o da rede inclui Tipo de rede seleciona o tipo de rede a ser usado no treinamento ou a busca da Melhor Rede A guia Op es da configura o de rede muda dependendo do tipo de rede selecionada Tipos de rede dispon veis 1 Busca da Melhor Rede Na Busca da Melhor Rede o NeuralTools testa todas as configura es de rede selecionadas inclusive as redes PNN GRNN e MLEN com n mero de n s dentro do intervalo m nimo m ximo especificado A configura o para o melhor desempenho dos seus dados identificada com base no erro obtido nos dados de teste Se for selecionada a op o Armazenar todas as redes de teste em nova pasta de trabalho voc poder carregar individualmente cada rede testada independentemente de ter sido a rede com melhor desempenho de uma pasta de trabalho e us la para previs o depois de realizar o treinamento ser gerado um Relat rio Resumido completo do teste de cada rede Rede PNN GRNN Esses tipos de rede n o exigem a sele o de op es adicionais para o treinamento por este motivo essa configura o padr o durante a instala o do NeuralTools Se os seus dados tiverem valores de output num ricos ser feito o treina
104. tamente como o Excel com barras de ferramentas menus e fun es de planilhas personalizadas tudo no pr prio Excel Ao contr rio dos softwares aut nomos de redes neurais o NeuralTools n o requer longo per odo de aprendizagem nem altos custos adiantados de treinamento pois voc trabalha da forma como j est acostumado a fazer no Excel Os seus dados e vari veis est o em planilhas do Excel Voc pode usar f rmulas padr o do Excel para fazer c lculos usar recursos de classifica o e tabelas din micas Relat rios e gr ficos de an lises s o gerados em formato padr o do Excel aproveitando todos os recursos de formata o integrados no Excel Bem vindo ao NeuralTools para o Excel Analises no NeuralTools As redes neurais t m capacidade de aprender as rela es complexas existentes entre os dados Por meio de uma imita o das fun es do c rebro elas discernem padr es existentes nos dados e depois quando s o fornecidos novos dados elas fazem extrapola es para gerar previs es Os tipos de problemas em que as redes neurais s o empregadas podem ser divididos em dois grupos gerais e Problemas de classifica o s o problemas em que se tenta determinar a que tipo de categoria pertence um item desconhecido Exemplos incluem diagn sticos m dicos e previs o da capacidade de pagamento de d bitos e Problemas num ricos situa es em que necess rio prever um resultado num rico espec fico Exemplos i
105. te o tempo especificado Refer ncia Comandos de menu do NeuralTools 55 e Tentativas especifica que o NeuralTools n o executar mais do que o n mero de tentativas especificado No caso de redes Multi Layer Feedforward tentativa uma atribui o simples de pesos s conex es entre neur nios o treinamento consiste na busca inteligente dos pesos que produzir o os melhores resultados No caso de Rede Neural Probabil stica e Rede Neural de Regress o Generalizada tentativa uma atribui o de fatores de suaviza o s vari veis O treinamento consiste na busca dos melhores fatores de suaviza o e Andamento especifica que o NeuralTools parar se n o puder melhorar a estat stica de erros pelo menos na porcentagem especificada dentro do intervalo de tempo definido Caixa de di logo A caixa de di logo Vis o Geral de Treinamento mostra antes do Vis o geral de in cio do treinamento a configura o de treinamento da rede atual e treinamento todos os erros detectados nos dados a serem usados Confira nesta caixa todas as pressuposi es de treinamento que voc selecionou segundo informadas pelo NeuralTools A se o de Erros e avisos apresenta uma descri o de todos os problemas que o NeuralTools detectou com rela o aos dados ou configura es e que podem ser corrigidos antes de iniciar o treinamento para n o perder tempo NeuralTools Vis o Geral de Treinamento Configura es
106. u do NeuralTools 49 O que an lise de impacto de vari veis 50 e Ativar Previs o ao Vivo especifica que o NeuralTools colocar f rmulas nas c lulas em que os valores de vari veis dependentes previstos s o mostrados para calcular os valores previstos Para obter mais informa es sobre a Previs o ao Vivo veja o comando Prever neste cap tulo e Calcular impacto das vari veis especifica que o NeuralTools calcular o impacto relativo de cada vari vel independente no conjunto de dados de treinamento ao estabelecer as previs es calculadas pela rede A finalidade da an lise do Impacto de vari veis medir a sensibilidade das previs es da rede a mudan as nas vari veis independentes Esta an lise feita somente para os dados de treinamento Como resultado da an lise atribu do um valor de Impacto relativo da vari vel a cada vari vel independente Esses valores s o percentuais e sua soma total 100 Quanto mais baixo o valor de uma determinada vari vel menor o seu efeito sobre as previs es Os resultados da an lise podem auxiliar na sele o de um novo conjunto de vari veis independentes ou seja um conjunto que produzir previs es mais exatas Por exemplo uma vari vel com baixo valor de impacto pode ser eliminada em favor de uma nova vari vel Contudo necess rio estar ciente de que os resultados da An lise de Impacto s o relativos a uma determinada rede O fato de uma rede ter
107. u vers es anteriores uma coluna individual da planilha pode conter at 65 536 pontos de dados para uma vari vel Se as suas vari veis tiverem mais valores do isso e voc n o usar o Excel 2007 o NeuralTools permite atribuir m ltiplos intervalos de c lulas a um mesmo conjunto de dados Ou seja voc pode repetir um conjunto de dados em diversas planilhas designando as mesmas colunas em diferentes planilhas para conter todos os valores de um determinado conjunto de dados 19 Uso integrado de treinamento teste e previs o 20 Treinamento de rede neural Ap s definir um conjunto de dados que contenha casos com valores hist ricos conhecidos voc pode treinar uma rede neural usando esses dados H diversas op es para estabelecer o tipo de rede que ser gerado pelo NeuralTools Dependendo do tipo de dados diferentes op es geram redes treinadas com melhor desempenho ou seja redes que fazem melhores previs es O processo de teste que realizado ap s o treinamento fornece m tricas precisas do desempenho da rede treinada na previs o dos valores de output NeuralTools Treinamento Treinar configura o da rede Tempo de execu o Conjunto de dados Dados de treinamento Salvar rede como Rede treinada em Dados de t Para Pasta de traba Procurar Ap s o treinamento ser conclu do Testar automaticamente em casos aleatoriamente selecionad casos selecionados 20 Prever automati
108. uais de output com o conjunto de dados testados e Relat rio resumido de teste o relat rio resumido de teste fornece estat sticas e gr ficos sobre o desempenho da rede neural treinada com o conjunto de dados de teste E HI co Pasta3 Microsoft Excel Ea S x Inicio Inserir Layout da Pagina Formulas Dados Revis o Exibi o NeuralTools 5 ey gt fe Utilidades EEE A HA afte JE O ajuda Gerenciador de Treinar Testar Prever conjunto de dados Dados Redes neurais Ferramentas NeuralTools Resumo de Teste 2 Executado por Palisade 3 4 5 6 7 8 nforma esda rede 9 Nome Rede treinada em Dados de treinamento 10 Configura o Previsor num rico de GRNN 11 Local Idade de haliote xls 12 Vari veis categ ricas independentes 1 sexo Vari veis num ricas independentes 7 comprimento di metro altura peso total 13 peso sem concha peso visceral peso concha 14 Vari vel dependente Var num rica lidade 15 Teste 16 N mero de casos 3177 17 previs es inadequadas 305 toler ncia 5 0992 18 Errom dio quadr tico 1 849 19 Erro m dio absoluto 1 279 E 20 Desvio padr o de erro absoluto 1 335 21 Conjunto de dados 22 Nome Dados de treinamento 23 N mero de linhas 3177 24 Tags de casos manuais N o 25 Correspond ncia entre vari veis Autom tico 26 Vars categ ricas indep usadas Nomes do treinamento 27 Vars num
109. uanto o n de output os divide para gerar a previs o Redes neurais de regress o generalizada e redes neurais probabil sticas A fun o de dist ncia calculada nos neur nios da camada de padr es usa fatores de suaviza o cada input tem seu pr prio valor de fator de suaviza o Com um nico input quanto maior o valor do fator de suaviza o mais importante os casos de treinamento de dist ncia tornam se para o valor previsto Com 2 inputs o fator de suaviza o relaciona se com a dist ncia ao longo de um eixo no plano e em geral com inputs m ltiplos a uma dimens o no espa o multidimensional O treinamento de uma rede GRN consiste em otimizar os fatores de suaviza o para minimizar o erro no conjunto de treinamento o m todo de otimiza o por gradiente descendente conjugado usado para efetuar isso A medida de erro usada durante o treinamento para avaliar diferentes conjuntos de fatores de suaviza o o erro m dio quadr tico Contudo ao calcular o erro quadr tico para um caso de treinamento o caso em quest o temporariamente exclu do da camada de padr es Isso feito porque o neur nio exclu do calcularia uma dist ncia zero tornando outros neur nios insignificantes no c lculo da previs o Redes neurais probabil sticas Agora vamos tratar das Redes Neurais Probabil sticas Usaremos o conjunto de dados de treinamento a seguir com 2 vari veis num ricas independentes e 1 vari v
110. urais Redes neurais t m capacidade de aprender rela es complexas de dados Por meio de uma imita o das fun es do c rebro elas discernem padr es nos dados e depois quando s o fornecidos novos dados elas fazem extrapola es para gerar previs es Os tipos de problemas em que as redes neurais s o empregadas podem ser divididos em dois grupos gerais e Problemas de classifica o s o problemas em que se tenta determinar a que tipo de categoria pertence um item desconhecido Exemplos incluem diagn sticos m dicos e previs o da capacidade de pagamentos de d bitos e Problemas num ricos situa es em que necess rio prever um resultado num rico espec fico Exemplos incluem a previs o de pre os de a es e a previs o do n vel de vendas durante um per odo futuro O NeuralTools inclui exemplos que demonstram como aplicar redes neurais a diversos tipos de problemas de previs o A pasta NeuralTools Examples cont m exemplos fornecidos como pastas de trabalho do Excel Cap tulo 2 Vis o Geral do NeuralTools 15 16 NeuralTools e redes neurais Com o NeuralTools as redes neurais s o desenvolvidas e usadas em quatro etapas Prepara o de dados os dados usados no NeuralTools s o definidos como conjuntos de dados O Gerenciador de Conjunto de Dados usado para definir conjuntos de dados de modo que possam ser usados diversas vezes com as suas redes neurais Treinamento com o treinamento uma r
111. vari vel dependente no conjunto de dados possivelmente al m de serem colocados no Relat rio Detalhado dependendo de os Relat rios Detalhados estarem selecionados na defini o de Relat rios a gerar nas Configura es da aplica o Isso sobrescreve todo o conte do atual da c lula e por este motivo deve ser usado com cautela Os valores previstos podem ser identificados pela cor que aparecem no conjunto de dados Ativar Previs o ao Vivo especifica que o NeuralTools colocar f rmulas nas c lulas em que os valores de vari veis dependentes previstos s o mostrados Estas f rmulas permitem que o NeuralTools calcule os valores previstos medida que os valores independentes mudam Excluir Previs o ao Vivo para casos com valores inv lidos ou ausentes especifica que n o ser inclu da uma f rmula de previs o ao vivo nos casos em que os valores de input das vari veis estiverem faltando Valores de input ausentes fazem com que as f rmulas da previs o ao vivo retornem um valor de erro Contudo nos casos com valores independentes ausentes pode ser til permitir que o NeuralTools insira f rmulas porque assim que os valores ausentes s o preenchidos a previs o aparece automaticamente Refer ncia de comandos Previsao ao Vivo Este recurso s oferecido na vers o Industrial A Previs o ao Vivo um recurso avan ado que permite realizar previs es automaticamente no Excel sem passar por uma opera o d

Capítulo 1 - Palisade Corporation

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