15/Dec/2025
Autor: Antonio Marcos Teixeira de Araújo
Curso: Especialização em Aprendizado de Máquina (IFAM)
Orientador: Prof. Me. Eduardo Palhares Júnior
Banca Examinadora:
- Prof. Dr. Hidelbrando Ferreira
- Prof. Dr. James Moraes de Almeida
Resumo
Este trabalho propõe um estudo comparativo entre diversas técnicas de aprendizado de máquina, aplicadas na análise das fases do ciclo econômico brasileiro. Foram utilizados diversos indicadores macroeconômicos para construir um modelo capaz de identificar e prever os pontos de alternância do ciclo econômico, como o início de uma recessão ou de uma recuperação.
Em trabalhos anteriores, verificou-se que a etapa de discretização dos dados foi decisiva na qualidade do processo de classificação, mas com uma assimetria causada pela pandemia de COVID-19. Neste trabalho, é proposto um intervalo temporal maior que consiga introduzir os efeitos da pandemia no treinamento, buscando minimizar problemas de sobreajuste.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina, Variáveis Econômicas, Classificação Supervisionada, Previsão do PIB.
Documentos
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