COMPARAÇÃO ENTRE AS REDES NEURAIS ADALINE E PERCEPTRON UTILIZANDO O CONJUNTO DE DADOS IRIS - Campos, Allana dos Santos; Pariente, César Alberto Bravo (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2021)
Inicialmente as redes neurais foram desenvolvidas com o objetivo de criar um sistema computacional que modela-se o funcionamento do cérebro humano, porém as mesmas passaram a ser utilizadas para resolver tarefas específicas. Adaline e Perceptron são duas redes neurais que calculam uma função de entrada utilizando um conjunto de pesos adaptativos e um bias, apesar de suas similaridades, é conhecido que a rede neural Adaline converge para um resultado mais rapidamente que a rede neural Perceptron. Este trabalho foi elaborado como um exercício didático, afim de apresentar como se obtém tais conclusões, utilizando como dados para classificação e treinamento o conjunto de dados IRIS. Ao longo do trabalho utilizou-se a linguagem de programação Processing para elaboração das redes neurais e a linguagem de programação Python para apresentação visual dos resultados. Os resultados encontrados evidenciam as classes do conjunto de dados que podem ser separadas linearmente e as que não podem, a conclusão para o melhor desempenho entre as redes neurais é definida pela porcentagem de acertos nas classificações dos dados.