Muito se tem falado ultimamente no tema da Inteligência Artificial (IA) respetivas ramificações, razão pela qual decidi trazer um exemplo prático sobre o tema, nomeadamente um caso de uso de uma rede neuronal artificial (RNA), que através de um processo de treino (análise sucessiva de observações), infere/aprende correlações existentes num conjunto de dados (dataset). Mas primeiro vamos definir os conceitos de: Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, sendo artigo relativo a este último.
Caso de uso
Mais do que os dados em si, o objetivo é apresentar na prática o funcionamento de uma RNA. Para o efeito, foram utilizados dados reais extraídos da base de dados pública do INE dos censos populacionais de 2011 (disponível online), onde a partir de um conjunto de variáveis não relacionados se vai tentar inferir se determinada zona populacional (subsecção estatística), tem mais mulheres ou homens (resposta binária).
Utilizei variáveis relativas a emprego, pensionistas e habilitações literárias (10 de mais de 120 disponíveis). Por exemplo, sabemos que em média as mulheres vivem mais anos, logo uma subsecção que tenha uma população maioritariamente envelhecida, então, com uma probabilidade alta, terá mais mulheres que homens: a variável relativa a população reformada terá peso superior a outras. Mas perceber estas relações vai ser o trabalho da rede.
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