{"id":2881,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/neural-network-implementation-for-better-cycle-predictions-success-story-of-flo\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"neural-network-implementation-for-better-cycle-predictions-success-story-of-flo","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/pt\/resource\/implementacao-de-redes-neuronais-para-melhores-previsoes-de-ciclos-historia-de-sucesso-da-flo\/","title":{"rendered":"Implementa\u00e7\u00e3o de redes neurais para melhores previs\u00f5es de ciclos. Hist\u00f3ria de sucesso da Flo"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Principais pormenores<\/h2>\n<p>Melhoria da precis\u00e3o das previs\u00f5es de ciclos at\u00e9 54,2%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Desafio<\/div>\n<div>Previs\u00e3o de ciclos irregulares da mulher<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Solu\u00e7\u00e3o<\/div>\n<div>Integra\u00e7\u00e3o de redes neuronais para a previs\u00e3o do ciclo menstrual<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Tecnologias e ferramentas<\/div>\n<div>Python<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Cliente<\/h2>\n<p>Flo \u00e9 um rastreador de menstrua\u00e7\u00e3o inteligente que prev\u00ea com precis\u00e3o os ciclos menstruais, a ovula\u00e7\u00e3o e os dias f\u00e9rteis das mulheres.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Desafio: melhorar as previs\u00f5es de ciclos irregulares para os utilizadores de aplica\u00e7\u00f5es<\/h2>\n<p>Cerca de 30% de mulheres em todo o mundo enfrentam o desafio da menstrua\u00e7\u00e3o irregular, mas a maioria dos rastreadores m\u00f3veis de menstrua\u00e7\u00e3o n\u00e3o consegue fazer previs\u00f5es precisas para essas mulheres.<\/p>\n<p>Quando a Flo decidiu estabelecer uma parceria com a ESSID Solutions para a implementa\u00e7\u00e3o da rede neural, havia mais de 450 GB de informa\u00e7\u00f5es sobre os utilizadores armazenadas na sua base de dados. Todos os dias, as mulheres registam manualmente cerca de 1,4 milh\u00f5es de novos pontos de dados, incluindo o hist\u00f3rico do ciclo, resultados de testes de ovula\u00e7\u00e3o e gravidez, idade, altura, peso, estilo de vida, estat\u00edsticas sobre o sono, atividade e nutri\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, h\u00e1 mais dados provenientes de dispositivos port\u00e1teis como o Fitbit e o Apple Watch.<\/p>\n<p>Uma f\u00f3rmula criada para uma \"mulher m\u00e9dia\" n\u00e3o pode competir com as redes neuronais quando lidamos com o volume, a velocidade e a variedade de dados.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Solu\u00e7\u00e3o: implementa\u00e7\u00e3o de redes neuronais para uma melhor previs\u00e3o do ciclo menstrual<\/h2>\n<p>A rede neural da Flo tem 442 unidades de entrada que recebem uma variedade de carater\u00edsticas concebidas com base nas informa\u00e7\u00f5es que as mulheres forneceram \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o. A combina\u00e7\u00e3o de carater\u00edsticas \u00e9 \u00fanica para cada mulher e cada carater\u00edstica tem um impacto diferente nas previs\u00f5es.<\/p>\n<p>O trabalho dif\u00edcil de prioriza\u00e7\u00e3o de carater\u00edsticas e previs\u00e3o da dura\u00e7\u00e3o do ciclo \u00e9 feito pela rede neural. Esta aprende continuamente, comparando as suas previs\u00f5es com os resultados reais (registados manualmente pelos utilizadores) e ajusta as interliga\u00e7\u00f5es entre as suas unidades de entrada e sa\u00edda ao longo do tempo.<\/p>\n<p>A camada de sa\u00edda \u00e9 representada por uma \u00fanica unidade que transmite o n\u00famero previsto de dias do ciclo.<\/p>\n<p>A equipa da ESSID Solutions encontrou a fonte das novas funcionalidades na singularidade dos utilizadores da aplica\u00e7\u00e3o. As mulheres registam manualmente o seu estado de esp\u00edrito, a atividade f\u00edsica interior, sintomas como dores de cabe\u00e7a, fadiga ou acne, que por vezes formam um padr\u00e3o est\u00e1vel que se repete em determinados dias de um ciclo.<\/p>\n<p>Estes padr\u00f5es \u00fanicos e repet\u00edveis s\u00e3o t\u00e3o individuais que nenhum ser humano pode criar regras suficientes para os captar a todos, mas podem ser t\u00e3o evidentes e est\u00e1veis para uma determinada mulher que, ao analis\u00e1-los, a rede neuronal pode fazer uma melhor previs\u00e3o. Por esse motivo, a <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">equipa de ci\u00eancia de dados<\/a> que trabalham no projeto desenvolveram um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica capaz de captar os padr\u00f5es \u00fanicos do ciclo menstrual de cada mulher.<\/p>\n<p>Tecnicamente, isto \u00e9 realizado atrav\u00e9s de um processo em duas etapas:<\/p>\n<ul>\n<li>Os padr\u00f5es \u00fanicos s\u00e3o reconhecidos por <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">modelos de aprendizagem autom\u00e1tica a n\u00edvel individual<\/a>.<\/li>\n<li>Os padr\u00f5es s\u00e3o transformados em carater\u00edsticas para a rede neural.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Assim, um resultado de um algoritmo torna-se uma carater\u00edstica adicional para a rede neural.<\/p>\n<p>A beleza da rede neural da Flo \u00e9 que conhece estat\u00edsticas gerais e regras comuns que funcionam para os mais de 5 milh\u00f5es de mulheres que utilizam a aplica\u00e7\u00e3o, mas continua a tratar cada mulher como uma pessoa \u00fanica, com as suas carater\u00edsticas corporais e estilo de vida \u00fanicos.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Resultado: melhores previs\u00f5es de ciclos irregulares<\/h2>\n<p>A vers\u00e3o atual da rede neural Flo da ESSID Solutions pode melhorar as previs\u00f5es de ciclos irregulares at\u00e9 54,2%, dependendo da qualidade dos dados de entrada, com um erro de previs\u00e3o reduzido de 5,6 para 2,6 dias.<\/p>\n<p>A Flo tornou-se a aplica\u00e7\u00e3o mais descarregada em todo o mundo na sua categoria poucos meses depois da rede neural <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">no seu algoritmo de previs\u00e3o<\/a>.<\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como uma empresa em crescimento, consider\u00e1mos a experi\u00eancia da ESSID Solutions em ci\u00eancia de dados inestim\u00e1vel. Em quase dois anos de coopera\u00e7\u00e3o, ajudaram-nos a definir a nossa estrat\u00e9gia de an\u00e1lise de dados, a construir um pipeline de dados escal\u00e1vel e a melhorar as previs\u00f5es do ciclo menstrual com uma rede neural sofisticada.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p style=\"text-align: right;\">- Andrew Kovzel, Diretor de Ci\u00eancia de Dados, Flo<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Detalhes principais Melhoria da precis\u00e3o das previs\u00f5es de ciclos at\u00e9 54,2%. Desafio Previs\u00e3o de ciclos irregulares das mulheres Solu\u00e7\u00e3o Integra\u00e7\u00e3o de redes neuronais para a previs\u00e3o de ciclos menstruais Tecnologias e ferramentas Python Cliente O Flo \u00e9 um rastreador de per\u00edodos inteligente que prev\u00ea com exatid\u00e3o os ciclos menstruais, a ovula\u00e7\u00e3o e os dias f\u00e9rteis das mulheres. Desafio: melhorar as previs\u00f5es de ciclos irregulares para aplica\u00e7\u00e3o ... 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