Descripción: El Modelo Generativo de Patrones Temporales es un enfoque dentro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que se centra en la creación de patrones que evolucionan a lo largo del tiempo. Estos modelos son capaces de aprender de datos secuenciales y generar nuevas secuencias que mantienen características similares a las observadas en los datos de entrenamiento. A diferencia de los modelos discriminativos, que se enfocan en clasificar o predecir una etiqueta a partir de una entrada, los modelos generativos buscan entender la distribución subyacente de los datos y pueden generar ejemplos nuevos que son coherentes con esa distribución. Esto los hace particularmente útiles en aplicaciones donde la temporalidad y la evolución de los datos son cruciales, como en la música, el texto y las series temporales. Los modelos generativos de patrones temporales pueden incluir técnicas como redes neuronales recurrentes (RNN), modelos de Markov ocultos (HMM) y más recientemente, modelos basados en transformadores, que han demostrado ser efectivos en la captura de dependencias a largo plazo en los datos secuenciales. Su capacidad para modelar la incertidumbre y generar datos nuevos los convierte en herramientas valiosas en diversas áreas, desde la simulación de procesos hasta la creación artística.
