Um colo sem preocupações
Uma noite sem problemas
Debaixo dos lençõis
Com minha única deusa.
Disso é que tenho saudades!
Do chocolate em cima da mesa
Com um cartão bem escrito
Cheio de declarações de amor...
Do teu corpo
Doce, macio e complacente
Cheio de vida e desejo
Que pertencia aos meus pobres dedos.
Nesse tutorial ensinamos como podemos aplicar dados de séries temporais na arquitetura Transformer através de biblioteca no Python, como darts, GluonTS e Hugging Face.
Nesse tutorial ensinamos como é o funcionamento da arquitetura Transformer.
"Garbage in, garbage out" é a regra de ouro na previsão macroeconômica. Antes de aplicar qualquer modelo de IA ou econometria para prever indicadores como o IPCA ou o PIB, existe um trabalho crucial de tratamento de dados. Neste post, abrimos os bastidores do nosso dashboard de previsões e mostramos o passo a passo para transformar dados brutos de múltiplas fontes (como BCB, IBGE e FRED) em séries prontas para modelagem. Veja como lidamos com diferentes frequências, aplicamos transformações e usamos metadados para criar um pipeline de dados robusto e automatizado.
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