Modelos Temporales

En el ámbito de la inteligencia artificial y machine learning, son herramientas diseñadas para capturar y analizar la evolución de datos que varían a lo largo del tiempo.

Se emplean para entender patrones temporales en series de datos, como predicciones meteorológicas, análisis financieros o flujos de tráfico.

Integran algoritmos que consideran dependencias temporales, como las redes neuronales recurrentes (RNN) o los modelos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA).

Permiten realizar predicciones o inferencias con base en datos históricos al identificar tendencias, estacionalidad y variaciones.

Son fundamentales en áreas donde la temporalidad de los datos desempeña un papel crítico para la toma de decisiones o la detección de anomalías.