Holt-Winters

Es un método de modelado estadístico para realizar análisis de series temporales, empleado en el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning. Su objetivo principal es predecir valores futuros en un conjunto de datos que varía con el tiempo, tanto en contextos con estacionalidad como en aquellos sin ella.

Basado en suavizaciones exponenciales, utiliza componentes de nivel, tendencia y estacionalidad para ajustar los datos históricos y generar proyecciones precisas. Esto lo hace especialmente útil para problemas donde las fluctuaciones periódicas desempeñan un papel significativo.

Su implementación requiere una configuración adecuada de parámetros para cada componente, incluyendo el factor de suavización, el factor de tendencia y el factor estacional. Ajustar correctamente estos valores es crucial para garantizar la efectividad del modelo.

Aunque no es un enfoque de aprendizaje automático "estricto", se integra en este ámbito por su capacidad de mejorar sistemas predictivos y por su combinación en modelos híbridos con algoritmos más avanzados.