Outro dia conversando sobre redes neurais, consciência, inteligência artificial, percebi que estamos tão cercados e acostumados com tecnologia que em muitos cenários já estamos vivenciando a “Era da magia” onde as coisas funcionam mas o conhecimento de como funcionam está se perdendo. As máquinas acabam nos passando a sensação de serem seres vivos, simulando inteligência e comportamentos. Esta postagem descreve o conceito de um neurônio artificial para dar uma base às próximas postagens, porém com uma abordagem mais palpável, sem usar chips, transistores, ou outros elementos tecnológicos que fogem do conhecimento comum. O modelo aqui apresentado é um exercício mental, conceitual, fazendo uma série de simplificações e removendo elementos que só tornariam a visualização mais complexa. Para entender o exemplo descrevo aqui dois elementos: Relé, é um interruptor eletromecânico. A alavanca de contato se movimenta e fecha o circuito quando uma corrente elétrica percorre as espi
Erro estatístico Esta breve postagem apresenta as regras comumente usadas para indicar a precisão de uma media na forma: m∓ ∆m ◈ Valor Mais Provável Havendo uma série de resultados discrepantes, o valor mais provável do resultado será a média aritmética v = ( ∑ v i ) / n ◈ Erro médio Média aritmética dos módulos dos desvios de cada medida em relação ao Valor Mais Prováve l ∆v = ∑ ( | v i - v |) / n Exemplo: Suponhamos uma série de valores 8,40; 8,46; 8,49; 8,53 v = ( 8,40 + 8,46 + 8,49 + 8,53) / 4 = 8,47 e erro médio ∆v = ( | 8,40-8,47 | + | 8,46 - 8,47 | + | 8,49 - 8,47 | + | 8,53 - 8,47 | )/4 = 0,04 apresentamos o resultado final da seguinte forma V = ( 8,47 ∓ 0,04) ◈ Erro instrumental No caso de instrumentos de baixa precisão, ele indicará sempre o mesmo valor, não havendo flutuações estatísticas de medida. Neste caso indicaremos como erro a metade da última divisão que pode ser lida. Exemplo: Suponhamos uma régua