Series Temporales

Conjunto de datos ordenados cronológicamente que registran valores o eventos asociados a un fenómeno a lo largo del tiempo.

El análisis de series temporales busca identificar patrones, tendencias y comportamientos recurrentes para realizar predicciones o modelar procesos que evolucionan dinámicamente.

En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, se emplean algoritmos específicos, como modelos autorregresivos, redes neuronales recurrentes (RNN) y transformadores, para abordar problemas de este tipo.

Las aplicaciones comunes incluyen la predicción de ventas, previsiones meteorológicas, análisis financiero y monitoreo de señales biomédicas, entre otros.

Los datos deben ser preprocesados para eliminar ruido, manejar valores ausentes y garantizar una correcta interpretación de las dependencias temporales.

Los modelos generados buscan estimar relaciones entre puntos de datos anteriores y futuros, teniendo en cuenta factores como la estacionalidad o posibles anomalías.