Modelos Secuenciales

Son estructuras de aprendizaje utilizadas en inteligencia artificial y machine learning diseñadas para procesar datos secuenciales o temporales.

Se emplean comúnmente en tareas donde el orden importa, como series temporales, procesamiento de lenguaje natural, análisis de audio y reconocimiento de patrones.

Este tipo de modelos tiene la capacidad de entender relaciones y dependencias en secuencias de datos mediante redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM (Long Short-Term Memory) o GRU (Gated Recurrent Units).

Su uso permite predecir el siguiente elemento en una secuencia o generar secuencias completas basadas en datos previos.

Además, su capacidad para aprender información contextual es clave en dominios como traducción automática, generación de texto o sistemas de recomendación.