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A aprendizagem por transferência (ou transfer learning) é a técnica de reutilizar um modelo previamente treinado em um novo problema. Esse conceito representa um grande avanço para a previsão de variáveis, especialmente aquelas organizadas ao longo do tempo, como séries temporais. Neste post, exploramos como usar transfer learning com Python para trabalhar com esse tipo de dado.
Este exercício tem como objetivo apresentar a biblioteca pytimetk para a manipulação de dados financeiros no Python. Utilizaremos como exemplo ações brasileiras, demonstrando como carregar, estruturar, manipular e visualizar esses dados.
Este exercício tem como objetivo apresentar a biblioteca pytimetk para a manipulação de dados em séries temporais no Python. Utilizaremos como exemplo os núcleos de inflação, demonstrando como carregar, estruturar, manipular e visualizar esses dados.
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