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Redes Neurais Artificiais têm se tornado objeto de grande debate nos últimos anos. Apesar de terem sua origem há mais de 50 anos, apenas com os recentes avanços na área de reconhecimento de padrões e a busca por maior robustez no aprendizado de máquina foi possível dar vida nova a tais técnicas. Este trabalho faz uma aplicação das Redes Neurais Artificiais Multilayer Perceptron (MLP) e Radial Basis Function (RBF) na descoberta de conhecimento em bases de dados financeiros com o objetivo de automatizar a negociação em bolsa de valores.

Produktbeschreibung
Redes Neurais Artificiais têm se tornado objeto de grande debate nos últimos anos. Apesar de terem sua origem há mais de 50 anos, apenas com os recentes avanços na área de reconhecimento de padrões e a busca por maior robustez no aprendizado de máquina foi possível dar vida nova a tais técnicas. Este trabalho faz uma aplicação das Redes Neurais Artificiais Multilayer Perceptron (MLP) e Radial Basis Function (RBF) na descoberta de conhecimento em bases de dados financeiros com o objetivo de automatizar a negociação em bolsa de valores.
Autorenporträt
Engenheiro de Produção e Doutor em Engenharia de Produção e Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (Brasil). Atua na área de Pesquisa Operacional, Inteligência Computacional (Machine Learning), Programação Matemática e Mineração de Dados (Data Mining). Especialista no software MATLAB e em aplicações de Redes Neurais Artificiais.