Discussão do artigo "Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados"
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Novo artigo Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados foi publicado:
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
No artigo anterior, discutimos o modelo de NHits, no qual testamos a previsão dos preços de fechamento com apenas uma variável de entrada. Neste artigo, falaremos da interpretabilidade do modelo e da utilização de várias covariáveis para prever os preços de fechamento. Desta vez, para demonstração, usaremos outro modelo que oferece possibilidades ainda maiores – NBeats. O foco principal do artigo será a interpretabilidade do modelo. Veremos também para que serve a introdução do tema covariável. Ao final, você deve aprender a usar diferentes modelos para testar suas ideias a qualquer momento necessário. Claro que esses dois modelos são essencialmente modelos interpretáveis de qualidade. As ideias podem ser estendidas a outros modelos e testadas utilizando as bibliotecas mencionadas no artigo. Note que esta série de artigos está estritamente orientada a resolver a tarefa definida. Neste sentido, você deve avaliar cuidadosamente todos os riscos antes de aplicar quaisquer ideias, inclusive as mencionadas no artigo, diretamente na negociação levada à prática A implementação de ferramentas de negociação requer tanto de ajustes de parâmetros quanto de técnicas de otimização adicionais para garantir resultados confiáveis e estáveis.
Autor: Yuqiang Pan