Descripción: La interpolación neural es un método que permite estimar valores intermedios entre puntos de datos conocidos utilizando redes neuronales. Este enfoque se basa en la capacidad de las redes neuronales para aprender patrones complejos en los datos, lo que les permite generalizar y hacer predicciones sobre valores no observados. En el contexto de las redes neuronales, la interpolación se convierte en una herramienta poderosa, ya que estas redes son especialmente adecuadas para trabajar con secuencias de datos. Las redes neuronales pueden recordar información de entradas anteriores gracias a su arquitectura, lo que les permite capturar dependencias a largo plazo y realizar interpolaciones más precisas en series temporales. La interpolación neural no solo se limita a la estimación de valores, sino que también puede ser utilizada para suavizar datos ruidosos, rellenar huecos en conjuntos de datos incompletos y mejorar la calidad de las predicciones en diversas aplicaciones. Su relevancia radica en su capacidad para manejar datos no lineales y complejos, lo que la convierte en una técnica valiosa en campos como la predicción de series temporales, el procesamiento de señales y la generación de texto, entre otros.
