São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa recente sobre machine learning tem revelado novas abordagens que visam melhorar a acurácia e a eficiência na identificação de padrões complexos. Este estudo apresenta um modelo baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNN), otimizando a análise de grandes volumes de dados.
Contexto da pesquisa
As redes neurais convolucionais têm se mostrado eficazes em diversas aplicações, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) focaram em adaptar essa abordagem para análise de dados financeiros, propondo um modelo que se ajusta às particularidades deste setor.
Método proposto
O modelo utiliza várias camadas convolucionais para extrair características relevantes de dados estruturados e não estruturados. Para o treinamento, foram utilizados datasets que incluem dados históricos de mercado e indicadores econômicos, com um total de mais de 10 milhões de registros.
“O uso de CNNs neste contexto pode revolucionar a forma como as empresas analisam tendências financeiras.”
(“The use of CNNs in this context can revolutionize how companies analyze financial trends.”)— Dr. Felipe Costa, Pesquisador, USP
O desempenho foi avaliado utilizando benchmarks tradicionais, com o modelo atingindo uma acurácia de 92% em previsões de mercado, superando métodos convencionais em 15%.
Resultados e impacto
Os resultados preliminares sugerem que a implementação de machine learning pode não apenas aumentar a precisão das previsões financeiras, mas também reduzir custos operacionais. Durante os testes, o modelo revelou-se mais eficiente na identificação de anomalias em dados financeiros.
“A expectativa é que nossas descobertas possam impactar diretamente a tomada de decisões no ambiente corporativo.”
(“The expectation is that our findings can directly impact decision-making in the corporate environment.”)— Ana Oliveira, Coordenadora do Estudo, USP
Entre as possíveis aplicações, destacam-se a otimização de investimentos e a previsão de crises financeiras. Os próximos passos incluem a integração de novos datasets para aumentar a robustez do modelo e a expansão da pesquisa para outros setores, como saúde e logística.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
