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# Compatibilidade com algoritmos para previsão de séries temporais
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O Autopilot treina os seis algoritmos integrados a seguir com sua série temporal alvo. Em seguida, usando um método de conjunto de empilhamento, ele combina esses candidatos a modelos para criar um modelo de previsão ideal para uma determinada métrica objetiva.
+ **Rede Neural Convolucional - Regressão Quantílica (CNN-QR) - CNN-QR** é um algoritmo de aprendizado de máquina proprietário para prever séries temporais usando redes neurais convolucionais causais (). CNNs O CNN-QR funciona melhor com grandes conjuntos de dados contendo centenas de séries temporais.
+ **DeepAr\+** — O DeepAr\+ é um algoritmo de aprendizado de máquina proprietário para prever séries temporais usando redes neurais recorrentes (). RNNs O DeepAR\+ funciona melhor com grandes conjuntos de dados contendo centenas de séries temporais de atributos.
+ **Prophet**: [Prophet](https://facebook.github.io/prophet/) é um conhecido modelo local de séries temporais estruturais bayesianas baseado em um modelo aditivo em que as tendências não lineares se ajustam à sazonalidade anual, semanal e diária. O algoritmo Prophet do Autopilot usa a [classe Prophet](https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-ap) da implementação do Python de Prophet. Funciona melhor com séries temporais com fortes efeitos sazonais e várias temporadas de dados históricos. 
+ **Non-Parametric Time Series (NPTS)**: O algoritmo proprietário do NPTS é um previsor de linha de base probabilístico e escalável. Ele prevê a distribuição de um valor futuro de uma determinada série temporal por amostragem de observações passadas. O NPTS é especialmente útil quando se trabalha com séries temporais esparsas ou intermitentes. 
+ **Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)**: O ARIMA é um algoritmo de estatísticas locais comumente usado para previsões de série temporais. O algoritmo captura várias estruturas temporais padrão (organizações com padrão de tempo) no conjunto de dados de entrada. É especialmente útil para conjuntos de dados simples com menos de 100 séries temporais. 
+ **Exponential Smoothing (ETS)**: O ETS é um algoritmo de estatísticas locais comumente usado para previsão de séries temporais. O algoritmo é especialmente útil para conjuntos de dados simples com menos de 100 séries temporais e conjuntos de dados com padrões de sazonalidade. O ETS calcula uma média ponderada sobre todas as observações no conjunto de dados de séries temporais como sua predição, com ponderações que diminuem exponencialmente ao longo do tempo.