Foi assim, na tarde de tristezas,
no pileque de lágrimas
que minha alma
descobriu teu ser...
Mais embreagado fiscastes,
não mais de pesadelos,
sandices grudentas...
Mas sonhos com minha deusa.
Imaginei tua imagem,
quebrei teu gelo
Descobri seus poemas
cortejei teu amor.
E quando quiseres,
pode vir...
Serei teu, somente se
teu coração eu fizer sorrir.
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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