Aumento de dados e suavização integrada para predição de séries temporais baseada em aprendizado de máquina - Alexandrino, Fernando; Pacheco, Carla; Carvalho, Diego; Ogasawara, Eduardo (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2024: Anais do XVIII Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2024.244100, 2024)
A predição de séries temporais é uma tarefa importante da ciência de dados e possui aplicações práticas em diversos campos. Este artigo explora técnicas de aumento de dados e de suavização para melhorar a precisão e a robustez de modelos preditivos. Uma metodologia chamada de Augment+Smooth, que integra ambas as abordagens, é proposta para gerar novas instâncias a partir de termos recentes e bem-comportados. Os experimentos demonstraram que ela resulta em melhorias significativas na previsão em um contexto extremo de baixa disponibilidade de dados. Portanto, o método proposto oferece uma base sólida para futuras pesquisas e aplicações na predição de séries temporais.