Previsão de séries temporais com TensorFlow: componentes, modelos e etapas

O que é Previsão de Séries Temporais?

Você sabia que a Ásia-Pacífico é o maior mercado de aprendizado profundo em crescimento globalmente, com uma CAGR (taxa de crescimento anual composta) de mais de 40%? A previsão de séries temporais do TensorFlow é um conceito importante em aprendizado profundo e ML. Todos os modelos de aprendizado profundo/ML têm um respectivo conjunto de dados que é uma coleção de observações. Essas observações geralmente incluem um componente de tempo. A série temporal organiza as observações sequencialmente no tempo, adicionando assim uma nova dimensão ao conjunto de dados, ou seja, o tempo.

Pode-se pensar no que será alcançado aumentando a dimensionalidade de seu conjunto de dados? Bem, adicionar uma dimensão de tempo ao seu conjunto de dados criará um nível detalhado de dependência entre as observações. O resultado é então previsto com a ajuda da previsão de séries temporais de observações anteriores.

O uso de dados de séries temporais (dados históricos) para prever o futuro é chamado de previsão de séries temporais. Deve-se também garantir que o futuro seja completamente desconhecido e só possa ser previsto com base em dados históricos.

Os dados de séries temporais são analisados ​​para desenvolver modelos que descrevem os dados de forma eficaz. A série temporal é decomposta em vários componentes para o desenvolvimento de modelos aptos. Uma vez desenvolvidos os modelos que melhor descrevem os dados históricos, eles são usados ​​para a previsão. Não se deve confundir análise de séries temporais com previsão de séries temporais, pois esta só entra em ação quando a primeira é concluída.

Componentes de série temporal

Antes de conhecer a previsão do TensorFlow de séries temporais , deve-se estar familiarizado com o componente de uma série temporal. Uma série temporal é decomposta em quatro componentes durante a análise da série temporal. Esses componentes ajudam a entender o conjunto de dados corretamente. Os quatro componentes de uma série temporal são os seguintes:

• Tendências – O comportamento de uma série/conjunto de dados ao longo do tempo é explicado por tendências. O comportamento crescente e decrescente de uma série temporal é explicado pelas tendências.
• Nível – Nível é o valor base da série temporal, considerando que a representação da série é uma linha reta. Muitos especialistas também definem nível como o valor médio da série.
• Sazonalidade – Os comportamentos das séries que se repetem ao longo do tempo são chamados de sazonalidade. Alguns especialistas também chamam a sazonalidade de flutuações periódicas.
• Ruído – Cada conjunto de dados contém alguns pontos de dados/outliers que o modelo de série temporal não pode explicar. Esses conjuntos de dados possuem propriedades imprevisíveis e não podem ser mapeados por meio de análise/previsão de séries temporais.

Deve-se notar que uma série temporal deve ter um nível e algum ruído. No entanto, tendências e sazonalidade em uma série temporal são opcionais.

Por que TensorFlow?

Embora existam muitas estruturas disponíveis no mercado para previsão de séries temporais, os profissionais de tecnologia profunda preferem o TensorFlow de todas as estruturas disponíveis. O TensorFlow é escrito em Python, C++ e CUDA, que estão entre as linguagens de programação mais usadas. O TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto projetada especialmente para aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

O TensorFlow nos ajuda a construir modelos de ML durante a análise de séries temporais que serão usadas para previsão. Ele oferece aos usuários a construção de vários tipos de modelos, como CNN (Rede Neural Convolucional), RNN (Rede Neural Recorrente), etc. O TensorFlow pode ajudá-lo a prever uma única ou várias etapas de tempo, dependendo do usuário e do conjunto de dados. Durante a previsão do TensorFlow de séries temporais , você pode:

• Preveja um único recurso/dimensão para um único passo de tempo.
• Preveja todas as dimensões do conjunto de dados para uma única etapa de tempo.
• Previsão para várias etapas em uma única tentativa (fazendo todas as previsões de uma só vez).
• Previsão para várias etapas em que uma previsão é feita por vez (autoregressiva).

Configurando dados para previsão de série temporal

Antes da previsão de séries temporais, precisamos preparar os dados de acordo. A configuração da previsão de séries temporais inclui vários processos, como extração de dados, visualização, exploração , limpeza, etc. Vejamos as etapas por trás da configuração dos dados para a previsão de séries temporais:

• A etapa básica é importar os dados ou extrair os dados. Você precisa ter um conjunto de dados do qual insights avançados serão extraídos usando a previsão de séries temporais.
• A próxima etapa é a limpeza de dados, na qual você remove os pontos de dados duplicados ou irrelevantes. Dados ausentes também são tratados nesta etapa. Se houver outliers descobertos antecipadamente, remova-os do conjunto de dados. Os erros estruturais também podem ser corrigidos na limpeza de dados.
• As quantidades em uma série temporal que variam com o tempo são chamadas de sinais. Esses sinais também representam vários eventos físicos em uma série temporal. Por exemplo, se houver uma série temporal de descrições meteorológicas de qualquer local em dias diferentes, os sinais seriam os eventos físicos, como temperatura, chuva, etc. Prossiga convertendo os sinais no formato sin cos.
• Juntamente com a conversão de sinais para o formato sin cos, converta a hora e a data em segundos. Quando terminar, trace o tempo e a função sen cos.
• Antes de prever e treinar nossos dados, dividiremos os dados com base no tempo para simplificar ainda mais.
• Os dados agora devem ser normalizados antes do treinamento. O passo mais simples para a normalização de dados é subtrair a média do conjunto de dados de cada ponto de dados e depois dividi-la pelo desvio padrão.
• Depois de concluir a normalização de dados, você deve verificar se há viés de dados. O viés de dados é definido como uma condição em que alguns elementos do conjunto de dados são fortemente representados em comparação com outros elementos. Dados tendenciosos resultam em menor precisão junto com análises distorcidas. Você pode plotar um gráfico de violino para remover qualquer viés de dados presente em seu conjunto de dados.

Janela de dados

Você deve estar se perguntando que há muitos processos envolvidos antes da previsão de séries temporais. Bem, os jovens entusiastas da tecnologia devem saber que a preparação de dados é uma etapa crucial antes de treinar ou analisar os dados. A janela de dados é a última etapa na configuração dos dados para a previsão do TensorFlow de séries temporais . A janela de dados ajuda a usar os dados com vários modelos sem preocupações.

Por exemplo, se um modelo estiver prevendo 1 hora no futuro, você precisará de uma janela de 6 horas de dados históricos para prever com eficiência. A janela de dados históricos é denominada como 'largura de entrada' enquanto a janela de dados a ser prevista é denominada como 'deslocamento' durante a janela de dados.

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Modelos de etapa única do TensorFlow

Quando você tiver o conjunto de dados em sua forma mais simples e prever apenas uma etapa de tempo no futuro, usará os modelos de etapa única do TensorFlow. Por exemplo, se você criou uma janela de dados de 'horas', faça uma previsão para um passo de tempo, o que significa que você está prevendo uma hora no futuro. Um objeto 'WindowGenerator' é criado no TensorFlow para desenvolver pares de etapa única, ou seja, entrada e rótulo.

Também é sugerido criar um modelo de linha de base antes de treinar seu modelo. A criação de um modelo de linha de base o ajudará a comparar o modelo inicial de etapa única com os futuros modelos complicados. Por exemplo, se você estiver prevendo a temperatura para 1 hora no futuro, crie um modelo de linha de base que retorne a temperatura atual como uma previsão (sem alteração).

Como as temperaturas mudam lentamente ao longo do tempo, é possível que não haja mudança de temperatura após uma hora. Observe que o modelo de linha de base não será eficaz ao prever várias etapas de tempo.

Outro exemplo de criação de um modelo de passo de tempo único usando o TensorFlow é inserir uma transformação linear entre entrada e saída. Certifique-se de que a saída dependa apenas do único passo de tempo que deve ser avaliado ao criar um modelo linear usando o TensorFlow. O modelo denso é outro modelo de etapa única criado usando o TensorFlow.

As redes neurais de convolução via TensorFlow também podem ser usadas para prever um único passo de tempo. Uma camada de convolução no TensorFlow usará várias etapas de tempo como entrada para prever uma etapa de tempo. As RNNs também são amplamente utilizadas para previsão de séries temporais.

O estado interno da máquina também salta de um timestep para outro porque as RNNs processam uma série temporal passo a passo (por padrão). A previsão de séries temporais do TensorFlow via RNN é uma boa escolha, pois os modelos RNN tendem a lembrar um longo histórico de entradas (dados históricos).

Modelos de várias etapas do TensorFlow

Nos modelos de várias etapas, a previsão é feita em uma série de etapas de tempo. Ao contrário de um modelo de etapa única, um modelo de várias etapas prevê uma faixa de valores futuros usando dados históricos. Modelos de várias etapas podem prever toda a série temporal futura de uma só vez por meio de previsão de disparo único. Você também pode usar a previsão autorregressiva, em que o modelo faz uma previsão de etapa única por vez. O resultado da previsão de etapa única na previsão autorregressiva funciona como entrada para a próxima previsão de etapa de tempo.

Conclusão

A previsão do TensorFlow de série temporal fornece resultados precisos em comparação com outras estruturas. Discutimos alguns dos modelos de etapa única (CNN, RNN, Dense, etc.) que podem ser usados ​​para previsão de etapa única via TensorFlow.

Você também pode prever um intervalo de valores futuros usando modelos de várias etapas. Deve-se notar também que a preparação de dados é uma etapa fundamental antes da previsão do TensorFlow de séries temporais . Você pode aprender mais sobre a previsão de séries temporais em DL (Deep Learning) e ML, optando pelo Advanced Certificate Program do upGrad em DL & ML . Comece a aprender a previsão de séries temporais com o TensorFlow!