Vou construir modelo de séries temporais para previsão da cadeia de suprimentos

Pare de perder tempo e dinheiro com modelos de previsão da era 2018. Se você ainda depende de XGBoost básico, LSTMs ou Prophet para seus dados de séries temporais, está deixando ganhos enormes de precisão na mesa.

Eu ofereço previsão de próxima geração usando os últimos Foundation Models como Chronos e TimesFM. Diferente dos métodos tradicionais que lutam com "deriva" e precisam de anos de dados históricos limpos, esses modelos baseados em atenção usam Zero-Shot learning para entender padrões e tendências com intuição de nível humano.

Seja gerenciando inventário de varejo, cargas de energia ou tendências do mercado financeiro, eu crio modelos que não apenas adivinham números, mas entendem o contexto.

O que eu ofereço:

• Previsão de Longo Prazo: previsões estáveis para semanas ou meses à frente, sem a acumulação de erro habitual.
• Suporte a Multivariadas & Covariáveis: integrando fatores externos como feriados, mudanças de preço e clima na sua previsão.
• Saídas Probabilísticas: ao invés de um número incerto, forneço intervalos de quantis para que você veja seus cenários melhores e piores.
• Benchmarking: vou mostrar exatamente o quanto esses novos modelos são mais precisos comparados à sua configuração atual.