Solucionado
É apenas uma duvida que surgiu durante este primeiro módulo do curso, desde de ja peço desculpas se estiver fugindo do tema do curso. Em um problema de classificação de Risco-Crédito, considerando um dataset que de alguma forma possui um histórico de pagamento dos clientes, o conceito de RNN se aplica para solução deste problema?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi, Otniel!
As RNNs são usadas para lidar com dados sequenciais devido à sua capacidade de manter um estado (ou memória) de entradas anteriores enquanto processam novas entradas.
No caso de um dataset de risco de crédito que possui um histórico de pagamento dos clientes, as RNNs podem ser uma escolha interessante. O histórico de pagamento é, por natureza, uma sequência de eventos (pagamentos realizados, atrasados, etc.) onde a ordem e o contexto dos pagamentos anteriores podem fornecer insights valiosos sobre o comportamento de pagamento futuro do cliente.
Por exemplo, uma RNN poderia ser treinada para entender padrões nos dados de pagamento, como a frequência de atrasos e a regularidade dos pagamentos, para prever se um cliente pode se tornar inadimplente no futuro. Isso poderia ser feito alimentando a rede com o histórico de pagamentos sequenciais de cada cliente e treinando-a para prever a probabilidade de inadimplência.
Portanto, sim, o conceito de RNN se aplica para a solução de um problema de classificação de risco de crédito com um dataset que possui histórico de pagamento.
Muito Obrigado!
Bastante esclarecedor!!