São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning vem crescendo exponencialmente em diversas áreas, incluindo a previsão de séries temporais. Modelos como ARIMA e SARIMA são frequentemente utilizados, mas a stationariedade é um requisito crucial para sua eficácia.
Arquitetura de modelo
A previsão de séries temporais requer um entendimento profundo sobre a stationariedade. Uma série temporal é considerada estacionária quando possui média e variância constantes ao longo do tempo. A relação entre valores, em um modelo estacionário, depende apenas do intervalo entre eles.
“Chamamos uma série temporal de estacionária quando ela possui uma média constante, variância constante e uma autocovariância ou estrutura de autocorrelação constante.”
(“We call a time series stationary when it has a constant mean, constant variance and a constant autocovariance or constant autocorrelation structure.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
Para garantir a stationariedade, diversos métodos podem ser utilizados, como a differencing, que envolve subtrair valores consecutivos. Isso é essencial para eliminar tendências e sazonalidades da série temporal, permitindo que os modelos encontrem padrões mais confiáveis nos dados.
“Os modelos de previsão de séries temporais não preveem esses eventos futuros, mas aprendem os padrões ou comportamentos dos dados quando tal pico aparece.”
(“Most time series forecasting models do not predict these future events, but they learn the patterns or behavior of the data when such a spike appears.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
Após aplicar técnicas de stationarização, como a differencing e a decomposição em STL, as séries temporais apresentam uma leve tendência flutuante em torno de zero. Com isso, os testes estatísticos, como o Augmented Dickey-Fuller, podem ser usados para confirmar a stationariedade.
Os resultados obtidos a partir das análises de autocorrelação revelam que as relações ao longo do tempo mantêm-se estáveis. Esses insights são fundamentais para a implementação de modelos robustos e preditivos que respondem com eficácia a mudanças nos dados.
Como próximo passo, as pesquisas podem focar na integração de deep learning com modelos clássicos de previsão, potencializando a precisão e a adaptabilidade das previsões em cenários complexos.
Fontes: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
