Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 87): Segmentación de series temporales"
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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 87): Segmentación de series temporales:
La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales.
La arquitectura del Transformer, que comenzó su desarrollo en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), ha demostrado sus ventajas en la Visión por Computadora (CV) y ha encontrado con éxito aplicación en el análisis de series temporales. Su mecanismo de Self-Attention, capaz de identificar automáticamente las relaciones entre los elementos de la secuencia, se ha convertido en la base de modelos de predicción eficaces.
La creciente cantidad de datos disponibles para el análisis y las mejoras en las técnicas de aprendizaje automático nos permiten desarrollar modelos más precisos y eficaces para analizar datos temporales. No obstante, a medida que aumenta la complejidad de las series temporales, se hace necesario desarrollar métodos de análisis más eficaces y menos costosos para lograr predicciones precisas e identificar patrones ocultos.
Uno de estos métodos es el Transformer de segmentación de series temporales (Patch Time Series Transformer — PatchTST), presentado en el artículo "A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers". Este método se basa en dividir las series temporales en segmentos (parches) y utilizar el Transformer para predecir los valores futuros.
Autor: Dmitriy Gizlyk