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# Informática # Aprendizagem de máquinas

Previsão dos Preços dos Alimentos: O Futuro dos Custos de Compras

Descubra como o aprendizado de máquina está moldando o futuro dos preços dos alimentos no Canadá.

Kristina L. Kupferschmidt, James Requiema, Mya Simpson, Zohrah Varsallay, Ethan Jackson, Cody Kupferschmidt, Sara El-Shawa, Graham W. Taylor

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Os Preços dos Alimentos viraram um assunto quente no Canadá, com muita gente sentindo o peso nas compras de supermercado. Vários fatores, desde problemas climáticos até eventos globais, podem fazer os preços subirem. Pra ajudar a prever melhor os preços dos alimentos, os pesquisadores estão apelando pro Aprendizado de Máquina (ML).

O Desafio da Acessibilidade dos Alimentos

A acessibilidade dos alimentos é uma grande preocupação pra muitos canadianos. Os preços não mudam do dia pra noite; eles oscilam por várias razões, como clima ruim, mudanças de políticas e conflitos internacionais. Por exemplo, quando rola uma seca, as colheitas podem sofrer, resultando em menos produtos nas prateleiras e, consequentemente, preços mais altos.

Relatório de Preços de Alimentos do Canadá: Um Esforço Colaborativo

O Relatório de Preços de Alimentos do Canadá (CFPR) é uma publicação anual que tenta prever mudanças nos preços dos alimentos pro ano que vem. Equipes de diferentes universidades canadenses se juntam pra dar suas opiniões. Usando métodos como ML, eles buscam fazer previsões mais precisas sobre os aumentos de preços.

O Toque Humano nas Previsões

Nos relatórios recentes, rolou um esforço pra juntar a expertise humana com as previsões das máquinas. Essa abordagem considera tanto as experiências dos especialistas quanto a força das máquinas pra analisar grandes quantidades de Dados.

Coleta de Dados: Um Passo Chave

Pra entender melhor os preços dos alimentos, as equipes de pesquisa se conectam com especialistas que conhecem o mercado alimentício. Eles perguntam sobre os fatores que influenciam os preços e onde encontrar dados relevantes. Essas informações são usadas pra buscar na internet dados úteis.

Importância dos Dados em Série Temporal

Os especialistas identificaram vários fatores cruciais que afetam os preços dos alimentos, que foram organizados em dados de série temporal. Esses dados representam mudanças ao longo do tempo e podem destacar tendências e padrões nos preços dos alimentos.

O Impacto de Vários Fatores

Os preços dos alimentos podem ser impactados por várias coisas:

  • Fatores Econômicos: Mudanças nos preços do petróleo ou nas taxas de emprego podem mexer nos custos dos alimentos.
  • Fatores climáticos: Padrões climáticos podem afetar diretamente a produtividade das colheitas.
  • Fatores geopolíticos: Eventos como guerras podem atrapalhar as cadeias de suprimento, causando aumento nos preços.
  • Fatores de fabricação: O custo de produzir alimentos também entra na jogada.

Modelos de Aprendizado de Máquina em Ação

Vários modelos de ML estão sendo testados pra ver como eles conseguem prever mudanças nos preços dos alimentos. Esses modelos foram feitos pra captar padrões nos dados, ajudando a entender como vários fatores se encaixam.

Analisando o Desempenho

O desempenho desses modelos é julgado pela precisão em prever os preços. Alguns modelos são mais adequados pra categorias específicas de alimentos, como vegetais ou carnes, dependendo da sua complexidade e características.

Escolhendo o Modelo Certo

Nem todos os itens alimentares se comportam da mesma forma quando se trata de preços. Por exemplo, itens com preços estáveis podem só precisar de modelos simples pra fazer previsões, enquanto produtos que oscilam bastante podem precisar de modelos mais complexos.

A Parte Divertida: Previsões para 2025

Como parte do Relatório de Preços de Alimentos de 2025, vários modelos vão criar previsões pros preços dos alimentos em diferentes categorias. Misturando diferentes fontes de dados, as equipes de pesquisa esperam dar aos canadianos uma visão clara do que esperar.

Conclusão: Um Passo em Direção a Melhores Previsões

Graças aos esforços colaborativos e avanços em tecnologia, estamos chegando mais perto de entender os fatores que influenciam os preços dos alimentos no Canadá. Juntar a expertise humana com o aprendizado de máquina pode ajudar a deixar as compras de supermercado um pouco menos estressantes pra todo mundo. Quem não gostaria de economizar uns trocados na próxima conta do supermercado?

Fonte original

Título: Food for thought: How can machine learning help better predict and understand changes in food prices?

Resumo: In this work, we address a lack of systematic understanding of fluctuations in food affordability in Canada. Canada's Food Price Report (CPFR) is an annual publication that predicts food inflation over the next calendar year. The published predictions are a collaborative effort between forecasting teams that each employ their own approach at Canadian Universities: Dalhousie University, the University of British Columbia, the University of Saskatchewan, and the University of Guelph/Vector Institute. While the University of Guelph/Vector Institute forecasting team has leveraged machine learning (ML) in previous reports, the most recent editions (2024--2025) have also included a human-in-the-loop approach. For the 2025 report, this focus was expanded to evaluate several different data-centric approaches to improve forecast accuracy. In this study, we evaluate how different types of forecasting models perform when estimating food price fluctuations. We also examine the sensitivity of models that curate time series data representing key factors in food pricing.

Autores: Kristina L. Kupferschmidt, James Requiema, Mya Simpson, Zohrah Varsallay, Ethan Jackson, Cody Kupferschmidt, Sara El-Shawa, Graham W. Taylor

Última atualização: 2024-12-09 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.06472

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06472

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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