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Econometria, ML ou IA para previsão da PMC?

A previsão de indicadores econômicos é uma tarefa crucial para governos, empresas e investidores. No Brasil, a Pesquisa Mensal de Comércio (PMC) do IBGE, que mede a variação percentual do volume de vendas no varejo, é um dos termômetros mais importantes da atividade econômica. Diante da crescente disponibilidade de ferramentas e técnicas, surge a pergunta: qual a melhor abordagem para prever a PMC? A econometria tradicional, o machine learning (ML) ou a inteligência artificial (IA) generativa?

Como criar um Agente de IA visualizador de dados

A criação de agentes de Inteligência Artificial (IA) capazes de transformar dados brutos em visualizações claras e informativas está se tornando cada vez mais acessível. Esses agentes podem automatizar tarefas complexas, desde a coleta de dados de diversas fontes até a geração de gráficos e tabelas, permitindo que os usuários foquem na análise e na tomada de decisões. Este post explora o processo de construção de um agente de IA para visualização de dados, destacando as ferramentas e os conceitos fundamentais envolvidos.

Como Criar um Agente de IA Econometrista

Criar um Agente de IA Econometrista envolve construir um sistema autônomo capaz de entender uma solicitação em linguagem natural, buscar dados econômicos, realizar análises e aplicar modelos econométricos para entregar uma resposta completa. A abordagem mais eficaz é estruturar o sistema em múltiplos agentes especializados, cada um com um papel definido, que colaboram para resolver a tarefa. Neste post abordamos o desenvolvimento deste sistema de IA com Python.

O que são LLMs?

Anteriormente, aprendemos que cada Agente precisa de um Modelo de IA em seu núcleo, e que os LLMs são o tipo mais comum de modelos de IA para esse propósito. Agora, vamos aprender o que são LLMs e como eles impulsionam os Agentes. Esta seção oferece uma explicação técnica concisa sobre o uso de LLMs.

O que são Agentes de IA?

O que é um agente e como ele funciona? Como agentes tomam decisões usando racioncínio e planejamento? Neste artigo, nosso objetivo é investigar estas questões para construir um conhecimento fundamental sobre AI agents.