Visão Geral

Este Curso PyTorch para Séries Temporais, aborda o uso do PyTorch para análise e previsão de séries temporais, um tipo de dado que aparece frequentemente em domínios como finanças, saúde, redes sociais, e controle de sistemas. Os participantes aprenderão como modelar, treinar e avaliar modelos de redes neurais para lidar com dados temporais, utilizando técnicas como redes recorrentes (RNNs), LSTMs, GRUs, e abordagens mais avançadas como Transformers para séries temporais.

Objetivo

Após realizar este Curso PyTorch para Séries Temporais, você será capaz de:

• Entender a estrutura dos dados de séries temporais e as peculiaridades no treinamento de modelos com esses dados.
• Implementar e treinar redes neurais recorrentes (RNN, LSTM, GRU) em PyTorch para previsão de séries temporais.
• Aplicar abordagens modernas, como Transformers e modelos híbridos para lidar com séries temporais complexas.
• Desenvolver e avaliar modelos para previsões em domínios como finanças, saúde, vendas e muito mais.

Publico Alvo

• Cientistas de dados e engenheiros de machine learning interessados em trabalhar com dados temporais.
• Analistas financeiros, economistas e profissionais que lidam com previsões de tendências.
• Desenvolvedores de software e pesquisadores que desejam aprofundar seus conhecimentos em redes neurais aplicadas a séries temporais.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de PyTorch.
• Noções básicas de aprendizado de máquina e deep learning.
• Experiência com Python e manipulação de dados (ex: pandas, numpy).
• Familiaridade com estatística e modelos preditivos é recomendada.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução às Séries Temporais

1. O que são séries temporais?
2. Estruturas de dados temporais: Tendências, sazonalidades e ruído.
3. Pré-processamento de séries temporais (normalização, diferenciação).
4. Visualização de séries temporais com Python.

Fundamentos de Redes Neurais para Séries Temporais

1. Introdução às redes neurais aplicadas a dados temporais.
2. Diferenças entre redes neurais convencionais e modelos para séries temporais.
3. Visão geral das RNNs, LSTMs e GRUs.
4. Projeto prático: Construção de um modelo básico de RNN no PyTorch para séries temporais simples.

Implementação de Redes Recorrentes (RNN) no PyTorch

1. Estrutura e funcionamento de redes recorrentes (RNN).
2. Passo a passo de implementação de uma RNN no PyTorch.
3. Treinamento de uma RNN com séries temporais.
4. Projeto prático: Previsão de séries temporais usando uma RNN.

Modelos LSTM (Long Short-Term Memory)

1. Problemas de longa dependência e o surgimento das LSTMs.
2. Arquitetura de uma LSTM.
3. Implementação de LSTM no PyTorch para séries temporais.
4. Projeto prático: Usando LSTMs para previsão de séries temporais financeiras.

Modelos GRU (Gated Recurrent Units)

1. Diferenças entre LSTMs e GRUs.
2. Quando utilizar GRUs para séries temporais.
3. Implementação de GRUs no PyTorch.
4. Projeto prático: Prevendo vendas com redes GRU.

Modelos Seq2Seq para Séries Temporais

1. Introdução aos modelos sequência-a-sequência (Seq2Seq).
2. Usos e vantagens de modelos Seq2Seq em séries temporais.
3. Implementação de Seq2Seq no PyTorch.
4. Projeto prático: Previsão multi-step com Seq2Seq.

Transformers para Séries Temporais

1. Introdução ao Transformer: Por que usá-lo em séries temporais?
2. Arquitetura Transformer para lidar com dependências de longo prazo.
3. Implementação de Transformers no PyTorch para séries temporais.
4. Projeto prático: Aplicando Transformers para previsão de tendências complexas.

Modelos Autorregressivos e Híbridos

1. Integração de modelos autorregressivos (ARIMA, SARIMA) com redes neurais.
2. Abordagens híbridas combinando modelos estatísticos e deep learning.
3. Projeto prático: Integração de ARIMA com LSTMs para previsão de demanda de estoque.

Regularização e Overfitting em Séries Temporais

1. Problemas de overfitting em séries temporais.
2. Métodos de regularização e dropout para RNNs, LSTMs e GRUs.
3. Ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada.
4. Projeto prático: Prevenção de overfitting em previsões de séries temporais.

Modelagem de Séries Temporais Multivariadas

1. Diferença entre séries temporais univariadas e multivariadas.
2. Implementação de redes neurais para séries temporais multivariadas no PyTorch.
3. Projeto prático: Previsão de múltiplas variáveis usando LSTMs e GRUs.

Análise de Desempenho e Avaliação de Modelos

1. Métricas de avaliação para séries temporais: MAE, RMSE, MAPE.
2. Uso de validação cruzada para séries temporais (Time Series Split).
3. Técnicas de visualização de previsões e erros.
4. Projeto prático: Avaliação de performance de um modelo de previsão de séries temporais.

Técnicas de Previsão Avançadas e Horizon Forecasting

1. Previsão de curto prazo vs. longo prazo.
2. Horizon forecasting: Estratégias e implementações.
3. Projeto prático: Implementação de uma solução para horizon forecasting com PyTorch.

Exploração de Bibliotecas e Ferramentas Complementares

1. Visão geral de bibliotecas complementares: TorchTS, GluonTS.
2. Integração de bibliotecas de séries temporais com PyTorch.
3. Projeto prático: Previsão de séries temporais com uso combinado de bibliotecas.

Projeto Final

• Desenvolvimento de um projeto completo de previsão de séries temporais.
• Escolha de um domínio de aplicação (financeiro, saúde, etc.).
• Treinamento, avaliação e ajuste de um modelo avançado.
• Documentação e apresentação dos resultados.