Descripción: El Modelo Generativo de Dinámicas Temporales es un enfoque estadístico que permite modelar y entender cómo los datos evolucionan a lo largo del tiempo. A diferencia de los modelos discriminativos, que se centran en la clasificación de datos en categorías específicas, los modelos generativos buscan capturar la distribución subyacente de los datos, lo que les permite generar nuevas muestras que reflejan las características temporales de los datos originales. Estos modelos son especialmente útiles en contextos donde la temporalidad es crucial, como en series temporales, análisis de secuencias y predicciones a futuro. Al integrar la dimensión temporal, estos modelos pueden identificar patrones, tendencias y ciclos en los datos, lo que los convierte en herramientas valiosas para la toma de decisiones informadas. Su capacidad para aprender de la historia de los datos y proyectar futuros escenarios los hace relevantes en diversas disciplinas, desde la economía hasta la biología, pasando por la ingeniería y la inteligencia artificial.
