O que é o Temporal Fusion Transformer?

Temporal Fusion Transformer (TFT) é uma arquitetura de rede neural desenvolvida para previsão de séries temporais considerando múltiplas variáveis e dependências complexas ao longo do tempo.

Principais características do TFT:

• Utiliza um mecanismo de atenção para selecionar as informações mais relevantes dos dados históricos.
• Permite considerar tanto características estáticas (imutáveis ao longo do tempo) quanto temporais.
• Capaz de modelar dependências não lineares e interações entre variáveis.

O TFT é adequado para tarefas onde é necessário prever comportamentos futuros com base em uma grande quantidade de dados de entrada de diferentes naturezas e escalas temporais, por exemplo, em finanças, energia ou saúde.

Assim, o TFT combina as vantagens dos transformadores e de métodos especializados para séries temporais, garantindo alta precisão e interpretabilidade das previsões.