Recalibração de redes neurais artificiais

Abstract

Redes Neurais Artificiais são algoritmos computacionais extremamente poderosos que estão em evidênciavdevido a sua enorme flexibilidade, que permite trabalhar com uma grande variedade de problemas não lineares. Porém, como todo modelo, as redes neurais possuem desvantagens, sendo uma delas a frequente falta de uma caracterização probabilística das suas previsões. O presente trabalho apresenta um novo algoritmo baseado em uma técnica conhecida como recalibração, com o objetivo de gerar intervalos de predição para redes neurais em problemas de regressão. O método proposto apresentou resultados satisfatórios na estimação da distribuição de probabilidade em dados simulados. Além disso, a acurácia da rede melhorou sem que houvesse a necessidade de aumentar a complexidade da mesma.