Descripción: La interpolación temporal es un método que permite estimar valores intermedios entre dos puntos conocidos en una serie temporal. Este proceso es fundamental en el análisis de datos, ya que muchas veces se dispone de datos muestreados en intervalos irregulares o se presentan lagunas en la información. La interpolación temporal busca suavizar estas discontinuidades, proporcionando una representación más continua y coherente de la serie. Existen diversas técnicas de interpolación, como la lineal, polinómica y spline, cada una con sus propias características y aplicaciones. En el contexto del análisis de datos, la interpolación temporal se utiliza para mejorar la calidad de los datos, facilitando la detección de anomalías y el análisis predictivo. Además, en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN), la interpolación temporal puede ser crucial para el preprocesamiento de datos, permitiendo que los modelos aprendan patrones más precisos y relevantes a partir de series temporales. En resumen, la interpolación temporal es una herramienta esencial en el análisis de datos, que permite una mejor comprensión y modelado de fenómenos que varían con el tiempo.
