Advanced Forecasting by João Ricardo dos S. Gonçalves

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:03:51 UTC

State-of-the-art ML

2024-06-11 20:08:25 UTC

Formulação e treinamento de modelos de ML especializados para resolver necessidades específicas do Business e que possam ser acionados a partir do FinChat com dados coletados do SAP BPC

Análise de tabela ou csv enviado em prompt para predição simples - RAG

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:08:25 UTC

Informações sobre tendência e sazonalidade

2024-06-11 20:09:09 UTC

(Com ou sem ML)

Ligação com variáveis pré-alinhadas com usuários no BPC para consulta e predição desses itens

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:09:35 UTC

Predefinição de Target

2024-06-11 20:09:50 UTC

Mapear quais variáveis estão mais propensas a serem preditas nos forecasts e deixar modelos prontos para cada uma

Gráficos com resultados de predição

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:10:08 UTC

Gen AI interativa conversacional para que o usuário de business possa conversar sobre dados presentes ou futuros

2024-06-11 20:11:09 UTC

LLM for Tabular Data

2024-06-11 20:13:52 UTC

Pesquisa e desenvolvimento de LLMs que possam entender dados tabulares e gerar insights a partir de instruções definidas via prompt engineering

MVP da Feature - Q3

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:22:06 UTC

Itens adicionais

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:22:48 UTC

Retrofit do modelo ser acionado pelo chat

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:25:00 UTC

Trigger de Gen. AI no FinChat com essa solução

ricardo_goncalves4 — 2024-06-11 20:29:16 UTC

Passo a Passo

ricardo_goncalves4 — 2024-06-12 12:09:07 UTC

-Definição de ordem de prioridade de forecasts e variáveis com o time de business; (1 sprint/Spike)

-Definir processo de construção do forecasting; (pode apresentar dificuldades) (1 sprint/Spike)

-Definir problema; (1 Sprint/Spike)

Para cada problema: (2 sprints a depender dos insumos - 1 pessoa):

-Acessar dados;

-Fazer um EDA;

-Definir dataset;

-Fazer engenharia de features;

-Processo de fine tuning de hiperparametros de modelo; (a depender da profundidade)

-Experimentação;

-Implementação;

-Habilitação por API;

-Instruir AI a referenciar modelo; (1 sprint)

O que pedir:

ricardo_goncalves4 — 2024-06-24 13:09:51 UTC

-Variáveis desejadas;

-Conjuntos de dados envolvidos relacionados com as variáveis a prever;

-Definir para cada variável a prever, quais são as variáveis dependentes;