Modelos Dinámicos

Constituyen representaciones matemáticas y computacionales que capturan el comportamiento de sistemas que evolucionan con el tiempo, adaptándose a cambios en los datos o el entorno.

Son ampliamente utilizados en el aprendizaje automático para modelar fenómenos complejos en los que las relaciones entre variables dependen de su estado anterior o de la secuencia temporal.

Estos modelos permiten predecir tendencias, realizar inferencias y ajustar sus parámetros en tiempo real en función de la información entrante.

Su implementación puede basarse en redes neuronales recurrentes (RNN), transformadores, modelos de series temporales o sistemas dinámicos diferenciales.

Resultan esenciales en aplicaciones como el análisis de series temporales, control de robots, procesamiento del lenguaje natural y previsión de eventos en diversos dominios.

Tratan de equilibrar la simplicidad y la precisión, a menudo dependiendo de algoritmos de optimización para mejorar su desempeño.