quinta-feira, 15 de agosto de 2013

🧠 Rede Neural explicada para veterano IBM Mainframe

(ao estilo Bellacosa Mainframe, com verdade, história e fofoquice técnica)

“Rede neural não pensa.
Ela aproxima funções com base em erro acumulado.”

1️⃣ Antes de tudo: o que rede neural REALMENTE é

Vamos desmontar o mito.

Uma rede neural é, no fundo:

➡ Um monte de cálculos matemáticos repetidos
➡ Com pesos ajustáveis
➡ Que minimizam erro
➡ Baseado em exemplos históricos

Se você já:

Ajustou parâmetros de tuning
Fez regressão
Otimizou batch
Criou score de crédito manual

👉 Você já pensou como uma rede neural, só não chamou assim.

2️⃣ Tradução direta para linguagem de mainframe

Rede neural =

Rede Neural	Mundo Mainframe
Neurônio	Parágrafo que calcula
Peso	Constante ajustável
Função de ativação	IF / cálculo
Camada	Sequência de PERFORM
Treinamento	Batch pesado
Inferência	Online / CICS
Overfitting	Regra burra demais
Dataset	Histórico de produção

👉 Não é magia. É cálculo repetido.

3️⃣ Origem histórica (ninguém conta isso direito)

📜 Anos 1940–50

Inspirada no neurônio biológico
Primeiros modelos matemáticos
Totalmente teóricos

📉 Anos 1970–80

Pouco poder computacional
Redes pequenas
Muitos abandonaram (AI Winter)

🚀 Anos 2000+

Explosão de dados
GPUs
Deep Learning

⚠️ Fofoquinha:

O conceito é antigo.
Só ficou famoso quando o hardware ficou barato.

Mainframe sempre teve poder — só não virou hype.

4️⃣ Para que rede neural serve em processamento de dados

Rede neural é boa para:

✔ Padrão complexo
✔ Ruído
✔ Dados “sujos”
✔ Decisão probabilística

Casos clássicos (que você conhece):

Fraude
Crédito
Previsão de inadimplência
Classificação de transações
Anomalia em batch
Forecast de carga

👉 Onde regra IF/ELSE vira um inferno de manter.

5️⃣ Onde rede neural NÃO serve (alerta de veterano)

❌ Regras regulatórias duras
❌ Cálculo financeiro fechado
❌ Onde auditor exige fórmula
❌ Onde erro = processo judicial

Se precisa explicar cada centavo:
Rede neural só auxilia, não decide.

6️⃣ Linguagens usadas (spoiler: não é COBOL)

Para criar e treinar:

Python (principal)
R
C++ (baixo nível)
Julia (acadêmico)

Bibliotecas:

TensorFlow
PyTorch
Scikit-learn

Para PRODUÇÃO com mainframe:

REST APIs
MQ
gRPC
Linux on Z
zCX

👉 COBOL consome o resultado.
Ele não treina o modelo.

7️⃣ Como uma rede neural funciona (passo a passo)

🔁 Simplificado para mainframeiro:

1️⃣ Entrada (dados históricos)
2️⃣ Cálculo com pesos
3️⃣ Gera saída
4️⃣ Compara com resultado esperado
5️⃣ Calcula erro
6️⃣ Ajusta pesos
7️⃣ Repete 1 milhão de vezes

Isso é batch pesado, não online.

8️⃣ Exemplo mental (sem código Python)

Problema:

“Essa transação é fraude?”

Entrada:

Valor
Hora
País
Tipo
Histórico

Rede neural:

Combina tudo
Retorna: 0.97

COBOL:


IF SCORE > 0.90
   PERFORM BLOQUEAR
ELSE
   PERFORM SEGUIR
END-IF

👉 Rede neural sugere
👉 COBOL manda

9️⃣ Fofoquices que ninguém te conta

🔥 Rede neural:

Erra
Vicia
Aprende coisa errada
Reflete viés do dado

🔥 Se o histórico for ruim:

A IA aprende coisa ruim

🔥 80% do trabalho:

Limpar dado
Não treinar modelo

Veterano entende isso rápido.

10️⃣ Easter-eggs técnicos 🥚

Rede neural não “entende”
Ela interpela
Ela é péssima com exceções raras
É ótima com volume massivo
Não substitui regra de negócio
Complementa

11️⃣ Como um veterano deve aprender isso (caminho correto)

❌ Caminho errado:

Virar cientista de dados
Aprender matemática profunda
Treinar modelo gigante

✅ Caminho certo:

Entender onde usar
Saber interpretar score
Integrar com COBOL
Controlar decisão
Medir impacto em MIPS

12️⃣ Primeiros passos práticos (sem sair do chão)

1️⃣ Aprenda o conceito (já fez)
2️⃣ Entenda inferência vs treinamento
3️⃣ Veja exemplos simples em Python
4️⃣ Entenda APIs REST
5️⃣ Pense onde isso entra no seu fluxo batch/CICS
6️⃣ Mantenha o COBOL como juiz final

☕ Palavra final do Bellacosa Mainframe

Rede neural é estagiário genial.
Aprende rápido.
Erra feio.
Precisa de supervisão.

COBOL é o gerente velho.
Não aprende moda nova.
Mas não erra o pagamento.

Quando os dois trabalham juntos…
o banco dorme tranquilo.