Categoria: Inteligência Artificial Aplicada
- Econometria e Previsão,Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
Neste tutorial, mostramos passo a passo como aplicar dados de séries temporais em modelos baseados na arquitetura Transformer, utilizando a biblioteca Darts no Python. Você aprenderá como transformar dados temporais em um formato compatível, ajustar o modelo e gerar previsões. Uma introdução prática e didática à união entre Deep Learning e análise de séries temporais.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
Os Transformers substituíram a recorrência das LSTMs por um mecanismo de atenção que olha a sequência inteira de uma vez. Este artigo desmonta a arquitetura peça por peça — tokenização, embeddings, self-attention, positional encoding e feed-forward — e mostra como o mesmo desenho, criado para tradução automática, passou a ser usado em previsão de séries econômicas e financeiras.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
Este artigo apresenta um tutorial completo sobre como construir uma ferramenta de análise financeira de ponta. Utilizando Shiny for Python, demonstramos a automação da coleta de dados das Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) da CVM e o tratamento dessas informações com Pandas. O ponto alto do projeto é a integração da IA Generativa do Google Gemini, que atua como um assistente de análise, interpretando os dados filtrados pelo usuário e fornecendo insights contábeis e financeiros em tempo real. O resultado é um dashboard dinâmico que democratiza a análise de dados complexos e acelera a tomada de decisão.
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