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.

O que é Transfer Learning?

Transfer learning é o processo de aproveitar um modelo treinado em uma tarefa para aplicá-lo a um novo problema, geralmente relacionado. Essa abordagem é extremamente útil na ciência de dados, especialmente em situações em que não há uma grande quantidade de dados rotulados disponíveis para treinar modelos complexos.

Embora o transfer learning não seja uma técnica de aprendizado de máquina por si só, ele é uma metodologia de design muito popular, principalmente quando combinado com redes neurais profundas, que exigem grandes volumes de dados e poder computacional. Essa prática permite acelerar o treinamento de modelos e melhorar a performance quando os dados são limitados.

Como funciona?

No transfer learning, o conhecimento de um modelo treinado é transferido para um novo problema, com o objetivo de melhorar o desempenho na nova tarefa. Por exemplo, se você treinou um modelo para classificar imagens que contenham mochilas, pode usar esse modelo para identificar outros objetos, como óculos de sol. O que o modelo aprendeu na tarefa anterior (identificação de mochilas) pode ser reaproveitado para identificar objetos relacionados de maneira mais eficiente.

O conceito fundamental é que o aprendizado obtido em uma tarefa com muitos dados pode ser transferido para uma nova tarefa com menos dados, evitando a necessidade de treinar um modelo do zero. Ao aplicar esse conhecimento pré-existente, podemos melhorar a capacidade de generalização do modelo na nova tarefa.

Para que é utilizado?

Embora o transfer learning seja amplamente utilizado em áreas como Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Visão Computacional, ele também pode ser aplicado a séries temporais. Dado que muitos dados econômicos e financeiros são naturalmente estruturados em séries temporais, essa técnica se torna uma poderosa ferramenta para previsão e análise desses dados.

Como aplicar em Séries Temporais?

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O uso do transfer learning em dados de séries temporais pode ser feito com a ajuda de bibliotecas como o mlforecast em Python. Esta biblioteca facilita a implementação dessa metodologia, permitindo que modelos treinados em conjuntos de dados relacionados sejam aplicados a novas séries temporais com maior precisão.

Passo 1: Treinamento do Modelo