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Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.
Convidamos um Economista, um Cientista de Dados e um Estatístico para uma competição de previsão. A cada mês, por um ano, eles deveriam compartilhar suas previsões e suas estratégias entre si, viabilizando calibragens. Neste artigo mostramos como foi o desempenho de cada um e o que isso tudo tem a ver com IA e Engenharia de Prompt.
Os discursos dos membros do FED podem dar indicativos relevantes sobre a condução da política monetária, como a percepção de incerteza na fala e na escolha das palavras. Sendo assim, monitorar e interpretar não é suficiente, é necessário quantificar a incerteza nos discursos. Neste exercício mostramos o caminho para construir um indicador de incerteza da política monetária, usando métodos inovadores de IA com o Python.
Todos os anos milhares de proposições legislativas são geradas na Câmara dos Deputados e Senado Federal, o que dificulta o trabalho de monitoramento feito por economistas, jornalistas e analistas de mercado. No entanto, ao empregar técnicas de engenharia de prompt e IA, podemos analisar estas milhares de proposições em questão de segundos. Neste exercício mostramos o caminho para esta automatização usando o Python.
A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.

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