Descripción: Los modelos temporales son enfoques analíticos que incorporan la dimensión temporal en el estudio y la interpretación de datos. Estos modelos son fundamentales para entender cómo los datos evolucionan a lo largo del tiempo, permitiendo a los investigadores y profesionales identificar patrones, tendencias y comportamientos que pueden no ser evidentes en un análisis estático. En el contexto de la inteligencia artificial (IA) explicable, los modelos temporales ayudan a desglosar decisiones complejas en componentes más comprensibles, facilitando la interpretación de los resultados. En el ámbito de los modelos multimodales, estos modelos pueden integrar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes y series temporales, para ofrecer una visión más completa y contextualizada. La inferencia en el borde se beneficia de los modelos temporales al permitir que los dispositivos procesen datos en tiempo real, lo que es crucial para aplicaciones como la vigilancia y el monitoreo de salud. Finalmente, en el aprendizaje automático, los modelos temporales son esenciales para tareas como la predicción de series temporales, donde se busca anticipar futuros eventos basándose en datos históricos. En resumen, los modelos temporales son herramientas poderosas que permiten un análisis más profundo y dinámico de los datos, adaptándose a la naturaleza cambiante de la información en el mundo actual.
