23 resultados para Inteligência artificial
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Resumo:
Estudamos e propusemos uma soluo para o caso especfico do ndice Bovespa (fechamento) vista. Utilizamos tcnicas de inteligência artificial, estudando modelos pouco estruturados para a anlise de tendncias de alta ou queda deste ndice. Modelo matemtico aliado s tcnicas de IA comparado e integrado, procurando adequar s necessidades de anlise na rea de negcios.
Resumo:
Tcnicas de inteligência artificial, aplicadas a dados de transaes de emprstimo do acervo de uma biblioteca, podem gerar recomendaes de itens relevantes para usurios e pesquisadores. O sistema sugerido neste relatrio baseado em procedimentos de consolidao e conexo de registros em um data mart, associados s tcnicas de anlise de cestas, anlise de agrupamentos e anlise de redes, numa estratgia de cooperao indireta. No modelo aqui proposto, os itens da biblioteca so consolidados em assuntos significativos e grupos temticos. Os usurios, por outro lado, so separados por grupos temticos e segmentados segundo seu perfil de leitura. Por meio de consolidao so criadas listas para cada subgrupo especializado obtido, contendo recomendaes especficas, temticas e gerais. Sugere-se a utilizao de transaes virtuais para aperfeioar as recomendaes. Alm de servir a bibliotecas, o modelo proposto tem aplicabilidade direta em livrarias virtuais e pode ser adaptado para praticamente qualquer tipo de empreendimento em e-business.
Resumo:
The Rational Agent model have been a foundational basis for theoretical models such as Economics, Management Science, Artificial Intelligence and Game Theory, mainly by the maximization under constraints principle, e.g. the Expected Utility Models, among them, the Subjective Expected Utility (SEU) Theory, from Savage, placed as most influence player over theoretical models weve seen nowadays, even though many other developments have been done, indeed also in non-expected utility theories field. Having the full rationality assumption, going for a less idealistic sight bounded rationality of Simon, or for classical anomalies studies, such as the heuristics and bias analysis by Kahneman e Tversky, Prospect Theory also by Kahneman & Tversky, or Thalers Anomalies, and many others, what we can see now is that Rational Agent Model is a Management by Exceptions example, as for each new anomaliess presentation, in sequence, a problem solving development is needed. This work is a theoretical essay, which tries to understand: 1) The rational model as a set of exceptions; 2) The actual situation unfeasibility, since once an anomalie is identified, we need its specific solution developed, and since the number of anomalies increases every year, making strongly difficult to manage rational model; 3) That behaviors judged as irrationals or deviated, by the Rational Model, are truly not; 4) Thats the right moment to emerge a Theory including mental processes used in decision making; and 5) The presentation of an alternative model, based on some cognitive and experimental psychology analysis, such as conscious and uncounscious processes, cognition, intuition, analogy-making, abstract roles, and others. Finally, we present conclusions and future research, that claims for deeper studies in this works themes, for mathematical modelling, and studies about a rational analysis and cognitive models possible integration. .
Resumo:
Prope um modelo de sistema especialista para anlise de crdito, considerando a viso tradicional de avaliao de empresas aliada abordagem inovadora de planejamento estratgico. Identifica desenvolvimentos recentes da Inteligência Artificial para a rea de crdito das instituies financeiras. Descreve os principais conceitos e aplicaes de Sistemas Especialistas e utiliza uma- metodologia mista para o desenvolvimento
Resumo:
Os sistemas baseados em conhecimento esto conquistando espao entre as tecnologias de informao medida que o hardware se desenvolve. No ambiente de acirrada competitividade presente nas empresas, esta tecnologia vem apoi-Ias estrategicamente na agilizao, principalmente, do processo decisrio e na soluo de diversos problemas considerados complexos. Este estudo faz uma investigao das aplicaes potenciais da tecnologia de sistemas baseados em conhecimento - ou sistemas .especialistas, como comumente conhecidos -, examinando tambm as tendncias da tecnologia e os impactos e implicaes organizacionais provocados quando de sua implementao nas empresas. Um estudo exploratrio em empresas brasileiras acrescido ao perfil de uso e tendncias dos sistemas baseados em conhecimento no mbito nacional
Resumo:
O atual ambiente de negcios crescentemente competitivo e turbulento requer das organizaes modernas conhecimento profundo sobre as necessidades dos clientes e uma percepo de oportunidades e arrojo no triviais. Neste contexto, a transformao de dados em informaes oportunas e precisas fundamental para subsidiar a gesto. O Planejamento Estratgico Empresarial (PEE) e da Tecnologia da Informao (PETI) vm modernamente sendo construdos para, de forma alinhada, atender o anseio maior da empresa, qual seja, maximizar seu valor a longo prazo. Este trabalho descreve sucintamente algumas vises sobre estratgia corporativa, sobre a necessidade de alinhamento desta estratgia com a TI e analisa o caso de implementao de um Sistema de Apoio Deciso pioneiramente desenvolvido e implementado num grande Centro de Diagnsticos Mdicos localizado na cidade de So Paulo. A anlise do caso est fundamentada na literatura e nas vivncias profissionais do pesquisador e fundamenta-se em quatro grandes grupos de fatores: tecnologia da informao, sistemas de inteligência artificial e do conhecimento, recursos humanos e contexto organizacional. A concluso reitera a importncia do alinhamento estratgico e ilustra os resultados positivos que dele se pode esperar.
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Esse trabalho comparou, para condies macroeconmicas usuais, a eficincia do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genticos (AGs) na precificao de opes de Dlar Vista aos seguintes modelos de precificao convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, rvores Trinomiais e Simulaes de Monte Carlo. As informaes utilizadas nesta anlise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparaes e avaliaes foram realizadas com o software MATLAB, verso 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessrias implementao e customizao dos modelos mencionados acima. As anlises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilizao dos Algoritmos Genticos exclusivamente para otimizao direta (binria) dos pesos sinpticos das Redes Neurais no produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.
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Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posies compradas e vendidas de aes que supere os principais ndices de mercado. O resultado obtido atravs de um modelo de Lgica Fuzzy, que um modelo de inteligência artificial que trata os dados de maneira lgica, ou seja, sem relacionar as variveis atravs de modelos matemticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como variveis de entrada os mltiplos Preo/Lucro Esperado e Preo/Valor Patrimonial da Empresa de cada ao considerada. Foram estudadas as aes do mercado americano pertencentes ao ndice S&P 500, do ano de 2000 at 2007. Com o intuito de comparar a eficincia do Modelo de Lgica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regresso Linear Multivariada e os ndices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modificao para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfatrios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos ndices de mercado e do modelo linear convencional. Atravs de testes adequados comprovamos estatisticamente a eficincia do modelo em comparao aos ndices de mercado e ao modelo linear convencional.
Resumo:
Embora os progressos na rea de informtica sejam bastante significativos e velozes, na traduo automtica h muito ainda o que ser feito. Desde meados dos anos 40 j havia um interesse, em especial pelos americanos e ingleses, numa traduo mais rpida e eficiente de documentos russos, porm at hoje o que se v em termos de traduo automtica est aqum daquilo que se possa chamar de uma boa traduo. Para buscar uma traduo automtica eficiente os cientistas tm usado como fonte principal meios estatsticos de soluo para tal problema. Esse trabalho visa dar um novo enfoque a tal questo, buscando na cincia cognitiva sua principal fonte de inspirao. O resultado a que se chega com o presente trabalho que a estatstica deve continuar sendo sim uma fonte de auxlio em especial na definio de padres. Porm, o trabalho trs consigo o propsito de levantar a sobreposio semntica como via de possvel soluo que possa vir auxiliar, ou, at mesmo trazer maior rapidez a questo da traduo automtica. No campo organizacional levanta uma questo interessante, o valor da experincia como meio inteligente de buscar melhores resultados para as empresas.
Resumo:
O modelo racional de deciso tem sido objeto de estudo constante na academia de vrios pases, contribuindo para evoluo do ser racional como importante tomador de deciso. A evoluo destes estudos tem aberto questionamentos quanto capacidade de racionalidade que temos como tomadores de deciso, deleitando assim em vrias teorias novas que pesquisam estas limitaes no decidir. Especialmente aplicadas a teorias econmicas, estudos como Inteligência Artificial, Contabilidade Mental, Teoria dos Prospectos, Teoria dos Jogos entre outras se destacam neste cenrio de estudo das finanas comportamentais. A contabilidade como ferramenta de apoio as decises financeiras ocupa posio de destaque. Esta tem em seu escopo de trabalho normas (aquilo que deveria ser feito) que regulam sua atuao, em alguns casos esta regulamentao no precisa em suas especificaes, deixando janelas que levam seus profissionais a erros de interpretao. A impreciso contbil pode causar vis em suas classificaes. Os profissionais, deparados com este legado podem se utilizar de heursticas para interpretar da melhor maneira possvel os acontecimentos que so registrados na contabilidade. Este trabalho tem a inteno de anlise de alguns pontos que consideramos importantes quando temos impreciso contbil, respondendo as seguintes perguntas: a impreciso de normas contbeis causa vis na deciso? O profissional que se depara com impreciso contbil se utiliza de Heurstica para decidir? Quais os erros mais comuns de interpretao sob incerteza contbil? Para que o assunto fosse abordado com imparcialidade de maneira a absorver retamente quais so as experincias dos profissionais que atuam na rea contbil, foi elaborado um questionrio composto por uma situao possvel que leva o respondente a um ambiente de tomada de decises que envolva a prtica contbil. O questionrio era dividido em duas partes principais, com a preocupao de identificar atravs das respostas se existe impreciso contbil (sob a luz do princpio da prudncia) e quais heursticas que os respondentes se utilizam com mais freqncia, sendo o mesmo aplicado em profissionais que atuam na rea contbil e que detenham experincias profissionais relacionadas elaborao, auditoria ou anlise de demonstraes contbeis. O questionrio aplicado na massa respondente determinou, atravs das respostas, que existe, segundo os profissionais, interpretaes diferentes para os mesmos dados, caracterizando assim zona cinzenta, segundo Penno (2008), ou seja, interpretaes que podem ser mais agressivas ou mais conservadoras conforme a interpretao do profissional. J quanto s estratgias simplificadoras, ou heursticas, que causam algum tipo de enviesamento no processo decisrio, alguns foram identificadas como: associaes pressupostas, interpretao errada da chance, regresso a media e eventos disjuntivos e eventos conjuntivos, que reforam a pesquisa dando indcios de que os respondentes podem estar tomando decises enviesadas. Porm, no se identificou no estudo tomada de decises com enviesamentos como recuperabilidade e insensibilidades ao tamanho da amostra. Ao final do estudo conclumos que os respondentes tm interpretaes diferenciadas sobre o mesmo assunto, mesmo sob a luz do princpio contbil da prudncia, e ainda se utilizam de estratgias simplificadoras para resolverem assuntos quotidianos.
Resumo:
Modelos de tomada de decisao necessitam refletir os aspectos da psi- cologia humana. Com este objetivo, este trabalho e baseado na Sparse Distributed Memory (SDM), um modelo psicologicamente e neuro- cientificamente plausivel da memoria humana, publicado por Pentti Kanerva, em 1988. O modelo de Kanerva possui um ponto critico: um item de memoria aquem deste ponto e rapidamente encontrado, e items alem do ponto critico nao o sao. Kanerva calculou este ponto para um caso especial com um seleto conjunto de parametros (fixos). Neste trabalho estendemos o conhecimento deste ponto critico, atraves de simulacoes computacionais, e analisamos o comportamento desta Critical Distance sob diferentes cenarios: em diferentes dimensoes; em diferentes numeros de items armazenados na memoria; e em diferentes numeros de armazenamento do item. Tambem e derivada uma funcao que, quando minimizada, determina o valor da Critical Distance de acordo com o estado da memoria. Um objetivo secundario do trabalho e apresentar a SDM de forma simples e intuitiva para que pesquisadores de outras areas possam imaginar como ela pode ajuda-los a entender e a resolver seus problemas.
Resumo:
Who was the cowboy in Washington? What is the land of sushi? Most people would have answers to these questions readily available,yet, modern search engines, arguably the epitome of technology in finding answers to most questions, are completely unable to do so. It seems that people capture few information items to rapidly converge to a seemingly 'obvious' solution. We will study approaches for this problem, with two additional hard demands that constrain the space of possible theories: the sought model must be both psychologically and neuroscienti cally plausible. Building on top of the mathematical model of memory called Sparse Distributed Memory, we will see how some well-known methods in cryptography can point toward a promising, comprehensive, solution that preserves four crucial properties of human psychology.
Resumo:
Este trabalho minera as informaes coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduao de administrao de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) a base da metodologia adotada e os classificadores sero estimados utilizando duas ferramentas matemticas. A primeira a regresso logstica, muito usada por instituies financeiras para avaliar se um cliente ser capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatrio, gerando resultados semelhantes. Alm disso, as informaes que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho so a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a regio do Brasil de onde proveniente e as notas das provas de matemtica fase 01 e fase 02, ingls, cincias humanas e redao. Aparentemente o grau de formao dos pais e o grau de deciso do aluno em estudar na FGV/EAESP no influenciam nessa probabilidade.
Resumo:
The transformation that occurs in the scenery of the companies at this moment, leads them to a competitive environment, making exist more demands of the organizations, turning them more efficient. The companies search each time for more knowledge to follow this transformation, existing the concerning in the adequate way of arranging an organizational strategy that really works. The companies that really get to stand out through a clear, flexible and evolutive strategy have some strength that leads them, followed by directed information to the development of this strategy. This essay analyses the competitive intelligence of the winegrowing sector of Bento Gonalves, through the establishment of the variable motive-power, organizational strategy and distinguished information. This way, we seek to make a research of this sector improving its peculiarities. The essay starts with the definition of the problem, characterizing the sector through a historic, problem and studied theme. On the theoretical reference, there is an evolution through the variable considered vital to the instauration of the competitive intelligence, beginning from the information to motive-power, organizational strategy, to the strategic information directed to the action. The results of this essay are in a chapter (Competitive Intelligence Analysis), which has the objective to analyze the research through a diagnosis of the winegrowing sector. This essay evaluates the winegrowing sector of Bento Gonalves, with clear and defined strategies according to its objectives, but its still not achieving in its greatest part to establish an organizational competitive intelligence.
