Análise de séries temporais

A análise de séries temporais é um método estatístico utilizado para analisar uma sequência de pontos de dados recolhidos durante um período de tempo. Este tipo de dados, conhecido como dados de séries temporais, é ordenado cronologicamente, permitindo aos analistas e aos modelos de aprendizagem automática (ML) identificar padrões temporais, tendências, sazonalidade e outras estruturas baseadas no tempo. O objetivo principal é frequentemente compreender as causas subjacentes a estes padrões ou efetuar previsões - o processo de modelação preditiva para estimar valores futuros. É uma pedra angular de muitos domínios, incluindo a economia, as finanças e a meteorologia.

Aplicações IA/ML do mundo real

A análise de séries cronológicas é fundamental para a construção de sistemas inteligentes que podem antecipar eventos futuros com base em dados históricos.

1. Previsão do mercado financeiro: Uma das aplicações mais comuns é nas finanças, onde os analistas prevêem os preços das acções, o retorno dos activos e a volatilidade do mercado. Os modelos analisam dados históricos de preços de fontes como a Bolsa de Valores de Nova Iorque para identificar tendências e padrões cíclicos que podem informar as estratégias de negociação. Estes modelos podem variar entre métodos estatísticos tradicionais e arquitecturas avançadas de aprendizagem profunda.
2. Previsão da procura no sector retalhista: As empresas aproveitam a análise de séries cronológicas para a previsão da procura para otimizar o inventário. Ao analisar os dados históricos de vendas, os retalhistas podem prever picos sazonais (como as compras de férias) e tendências semanais, garantindo que têm a quantidade certa de stock no momento certo. Este é um componente essencial da criação de soluções eficazes de IA no retalho.
3. Ciência do tempo e do clima: Os meteorologistas utilizam modelos de séries temporais para prever as condições meteorológicas através da análise de dados históricos sobre temperatura, humidade e velocidade do vento. Organizações como a Organização Meteorológica Mundial baseiam-se nestas previsões para a segurança pública e o planeamento. Do mesmo modo, os climatologistas analisam dados climáticos a longo prazo para modelar alterações ambientais e detetar anomalias.
4. Monitorização dos cuidados de saúde: Na IA nos cuidados de saúde, a análise de séries temporais é utilizada para monitorizar os sinais vitais dos pacientes, como o ritmo cardíaco e a tensão arterial, a partir de sensores portáteis. A análise destes dados em tempo real pode ajudar na deteção precoce de problemas de saúde, como a previsão do início de um evento cardíaco através da análise dos dados do sinal de ECG.

Técnicas de análise de séries temporais

É utilizada uma variedade de métodos para modelar dados de séries cronológicas, desde abordagens estatísticas clássicas a redes neuronais complexas.

• Modelos estatísticos: Estes métodos tradicionais são frequentemente utilizados como linhas de base e são eficazes para conjuntos de dados mais simples.
  • Modelos ARIMA: Os modelos Autoregressive Integrated Moving Average captam informações de valores passados e prevêem erros na série.
  • Suavização exponencial: Este método dá um peso exponencialmente decrescente às observações mais antigas, tornando-o adequado para dados sem uma tendência clara ou sazonalidade.
• Modelos de aprendizagem automática: Para padrões mais complexos e não lineares, os modelos ML são preferidos.
  • Redes neurais recorrentes (RNNs): Arquitecturas como a Memória de Curto Prazo Longo (LSTM) foram concebidas para lidar com dados sequenciais, o que as torna naturalmente adequadas para séries cronológicas.
  • Modelos de transformadores: Originário do Processamento de Linguagem Natural (PLN), o mecanismo de atenção nos transformadores é altamente eficaz para identificar dependências de longo alcance em dados de séries temporais.

Distinção das tarefas de visão computacional

Enquanto a Análise de Séries Temporais se centra em sequências de pontos de dados numéricos ou categóricos ao longo do tempo, a Visão por Computador (CV) trata da interpretação de informações visuais de imagens ou vídeos. Tarefas como a deteção de objectos ou a segmentação de imagens, frequentemente executadas por modelos como o Ultralytics YOLO, analisam principalmente o conteúdo espacial em fotogramas individuais ou relacionam objectos entre fotogramas(seguimento de objectos).

Embora a análise de vídeo envolva inerentemente uma dimensão temporal (uma sequência de fotogramas), as técnicas utilizadas diferem frequentemente dos métodos tradicionais de séries temporais. A análise de vídeo pode empregar modelos espácio-temporais (como CNNs 3D ou Transformadores de Visão) que consideram tanto as caraterísticas espaciais como as suas alterações ao longo do tempo. No entanto, um sistema de CV pode gerar dados de séries temporais. Por exemplo, um sistema de contagem de objectos numa transmissão de vídeo pode produzir uma série temporal do número de pessoas que passam por uma área por minuto. Este resultado pode então ser analisado utilizando técnicas padrão de séries temporais para análise de tendências ou deteção de anomalias.

Ferramentas e recursos

O desenvolvimento e a implementação de modelos de séries temporais envolvem várias ferramentas. Para além de bibliotecas de ML como PyTorch e TensorFlow, ferramentas especializadas como a biblioteca Prophet da Meta oferecem capacidades de previsão fáceis de utilizar. A gestão do ciclo de vida destes modelos, desde a formação em conjuntos de dados de referência ou personalizados (como os que se encontram na Biblioteca de Dados de Séries Temporais) até à avaliação e implementação de modelos, envolve frequentemente princípios de Operações de Aprendizagem Automática (MLOps) e plataformas como o Ultralytics HUB. Para recursos de aprendizagem, textos como "Forecasting: Principles and Practice" fornecem orientações abrangentes e plataformas como o Kaggle organizam concursos de séries cronológicas para obter experiência prática.