Prevendo o futuro com IA
Padrões climáticos, flutuações de mercado e até mesmo comportamento de usuários são notoriamente imprevisíveis. No entanto, a tecnologia pode nos ajudar a navegar nessas águas turbulentas com precisão sem precedentes. Neste post, mergulhamos no mundo da previsão de séries temporais, um divisor de águas para desenvolvedores que buscam obter mais insights de seus dados. Afinal, quem não quer descobrir padrões e prever o futuro?
Existem várias formas de se analisar séries temporais para prever o futuro. Porém, os métodos tradicionais de previsão dependem geralmente de modelos simples. Consequentemente, eles têm dificuldades em lidar com tendências complexas e mudanças repentinas. Mas a IA traz uma revolução, pois usa machine learning para analisar conjuntos de dados massivos e descobrir padrões ocultos.
Atualmente, análises de séries temporais com IA são bastante difundidas. Elas pode ser encontradas em previsões sobre ações, para entender tendências das mídias sociais, ciclos de notícias, entre outros. Várias técnicas de análise de séries temporais envolvem algoritmos de machine learning, particularmente modelos de deep learning.
Mas, antes de saber como a IA analisa séries temporais, é preciso entender melhor o que elas são.
O que são séries temporais?
Séries temporais se caracterizam por serem sequências de pontos sucessivos. Elas capturam informações históricas sobre algo que flutua ou muda em períodos específicos. Dados de séries temporais são normalmente ordenados e espaçados igualmente no tempo.
Os dados de séries temporais são ocorrências amplamente comuns em nossas vidas. Exemplos típicos de séries temporais incluem números de vendas diários, semanais e mensais de um produto, preços de commodities, preços de ações, registros meteorológicos e dados de saúde de pacientes, como EEG e variabilidade da frequência cardíaca. Portanto, saber analisar séries temporais é uma habilidade crucial. E, no mundo de hoje, isso envolve o uso de IA.
Dados
Dados de séries temporais são ordenados. Ou seja, suas sequências importam. O valor de um dado numa série temporal depende geralmente de valores passados.
A maioria dos dados de séries temporais pode ser decomposta em três componentes: tendência, sazonalidade e ruído. Tendência se refere ao movimento de longo prazo em uma série, seja para cima ou para baixo. Ela pode ser causada pelo crescimento populacional, inflação, mudanças ambientais ou adoção de tecnologias. Exemplos podem ser o aumento de longo prazo no mercado de ações dos EUA nos últimos dez anos.
Sazonalidade se refere às flutuações nos dados correlacionadas a fatores como épocas específicas do calendário. Por exemplo, aumento de vendas em dezembro devido ao Natal.
O ruído, também chamado como resíduo, se refere a flutuações de curto prazo que não são previsíveis. Às vezes, ele pode ser dominante em uma série em comparação com a tendência e a sazonalidade. Quando isso ocorre, as séries temporais se tornam difíceis de prever. O preço de ações é um exemplo desse tipo de ocorrência.
Análise de Séries Temporais
A análise de séries temporais envolve o estudo de sequências de dados variando no tempo para entender padrões dinâmicos, tendências, sazonalidades e anomalias subjacentes. Essas análises revelam informações ordenadas no tempo, para alcançar alguns objetivos principais:
Previsão: séries temporais são comumente usadas para prever valores futuros com base em dados históricos.
Detecção de sazonalidade: compreensão dos padrões repetidos em determinados intervalos de tempo.
Identificação de tendências: consiste em entender a direção-geral e a taxa na qual uma série temporal está mudando.
Identificação de discrepâncias ou anomalias: identifica desvios incomuns do comportamento esperado da sequência de dados.
Principais técnicas tradicionais
A análise de séries temporais é um campo fascinante e existem inúmeras técnicas que podem ser utilizadas. Porém, com o avanço da IA, podemos dividir essas técnicas em tradicionais e baseadas em IA.
Métodos tradicionais de análise têm sido usados há décadas. Diferentemente dos métodos de IA, eles dependem de fortes suposições sobre os dados subjacentes. Entre essas suposições destacam-se estacionariedade e linearidade. Veja as principais técnicas tradicionais a seguir.
Médias móveis (MA)
Médias de valores calculadas durante um período de tempo fixo para suavizar o ruído de curto prazo.
Suavização exponencial
Técnica que atribui pesos diferentes aos pontos de dados. Ela atribui menos importância aos dados mais antigos.
Modelos autorregressivos (AR)
Modelos que usam valores passados de uma série temporal para prever valores futuros, levando em conta a autocorrelação.
Média móvel autorregressiva (ARMA)
Combina técnicas de AR e média móvel para uma previsão mais sofisticada.
ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average)
Modelo estatístico que combina componentes AR, MA e I (integrado). Integrado significa que ele diferencia observações brutas para tornar a série temporal estacionária. Leia mais sobre ARIMA aqui.
Técnicas de Análise com IA
Métodos estatísticos tradicionais, como ARIMA ou técnicas de suavização exponencial, são confiáveis em muitos cenários. No entanto, avanços recentes em IA levaram ao desenvolvimento de técnicas novas e mais poderosas. Os algoritmos de IA são mais flexíveis e podem lidar com uma gama mais ampla de tipos e padrões de dados. Elas capturam bem relações não lineares entre variáveis e podem extrair automaticamente recursos relevantes dos dados. Conheça a seguir algumas técnicas comuns baseadas em IA para séries temporais:
Algoritmos tradicionais de machine learning
Várias técnicas tradicionais de machine learning são aplicadas com sucesso para análises de séries temporais. Algumas das principais são máquinas de vetores de suporte (SVMs) e florestas aleatórias. Ambas podem ser usadas para realizar classificação e previsão de processos temporais.
Redes neurais Recorrentes LSTM
Redes neurais recorrentes (RNNs), memória de longo prazo (LSTM) e unidades recorrentes fechadas (GRUs) são adequadas para dados de séries temporais. Entre esses três tipos, as LSTM são particularmente populares para essas análises.
Uma das principais vantagens das redes LSTM é sua capacidade de aprender com as flutuações de curto prazo, levando a previsões mais precisas em tempo real durante períodos de alta volatilidade. Mas, além das flutuações imediatas, redes LSTM capturam tendências de longo prazo. Isso permite a elas identificar possíveis movimentos futuros e fornecer uma compreensão mais ampla da trajetória de processos temporais.
Transformers
Os transformers, originalmente projetados para processamento de linguagem natural, também se aplicam a previsões de séries temporais. Eles são usados especialmente para capturar dependências de longo alcance.
Transformers atuam através da conversão dos dados em incorporações numéricas. Em seguida, geralmente eles usam uma arquitetura codificador-decodificador para gerar predições. O codificador processa a sequência de entrada. Já o decodificador gera previsões para etapas de tempo futuras.
Conclusão
Em conclusão, análises de séries temporais são cruciais para quem quer prever o futuro usando tecnologia. Com elas, entendemos tendências, detectamos anomalias e extraímos padrões para realizar previsões. Embora os métodos tradicionais de análise tenham seu lugar, eles já não são as melhores estratégias disponíveis. As técnicas baseadas em IA oferecem maior flexibilidade, escalabilidade e capacidade de lidar com padrões complexos em dados temporais. Portanto, o verdadeiro poder da IA está em sua capacidade de melhorar a tomada de decisões. Mas a escolha do método para um projeto depende das características específicas dos dados e do nível de precisão desejado.
