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Você precisaria ter uma base de dados com a taxa (rotulada) para treinar o modelo antes de utilizar em um ambiente de produção.
Isso é normal, nos dados de teste o score costuma mesmo ser maior já que o modelo está fazendo predições para dados que não viu durante o treinamento.
A documentação você encontra aqui: https://developers.facebook.com/docs/
Aqui tem algumas sugestões: https://blog.finxter.com/5-best-ways-to-get-real-time-currency-exchange-rates-in-python/
Não existe um consenso sobre o assunto, cada autor defende uma ideia diferente. No final das contas, o número de neurônios e o número de camadas são hiperparâmetros que devem ser ajustados para encontrar o melhor número.
O que eu acho mais provável é o que eu disse na última mensagem: A principal razão é porque o modelo não foi capaz de encontrar padrões e tendências que ele considera útil para as predições, então ele retorna sempre a última cotação. Dê uma olhada aqui: https://stats.stackexchange.com/a/529835
Olá Leandro,
Este é um caso muito extremo, fica impraticável treinar um algoritmo com apenas 1 exemplo de uma classe, você precisaria ter mais dados.
Um software realmente é, como você colocou, uma “composição sistemática destes pequenos fragmentos”. Nós juntamos sequências mais curtas de código para executar uma tarefa maior, mais complexa.
Olá,
Isso não é um erro, é apenas um aviso de que a função vai mudar em uma próxima versão da biblioteca.
