Você já imaginou prever dados de séries temporais? 📈✨
No mundo da ciência de dados, existem algoritmos de série temporal que podem prever dados com base em dados de tempo ou sequência. Podemos pensar em prever vendas, temperaturas meteorológicas, rastreamento de dados médicos, finanças e mais tipos usando dados arbitrários. Podemos considerar dados arbitrários quando os dados têm dependências na sequência de dados. Usando este cenário, algoritmos de séries temporais são muito comuns!
Neste artigo utilizando este repositório, vou explicar como fazer previsões comparando três tipos de algoritmos: Prophet do Facebook (Meta), modelo ARIMA e o deep learning LSTM (Long Short Term Memory). Para este exemplo, estou usando valores de ações da empresa Disney, vamos conferir! Fiz a análise e as previsões apenas usando python e colab do Google.
Link do artigo: https://medium.com/@anaraquel.fiap/predicting-stock-values-with-machine-learning-and-deep-learning-algorithms-5eb028892888
