Descripción: Los patrones temporales son secuencias de datos que muestran tendencias, ciclos o comportamientos recurrentes a lo largo del tiempo. Estos patrones son fundamentales en el análisis de datos, ya que permiten a los analistas y científicos de datos identificar regularidades y anomalías en conjuntos de datos temporales. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los patrones temporales son esenciales para la predicción y la toma de decisiones informadas. Por ejemplo, en el análisis de series temporales, se pueden utilizar técnicas de modelado para prever eventos futuros basándose en datos históricos. La identificación de estos patrones puede ser crucial en diversas aplicaciones, desde la predicción de ventas y la gestión de inventarios hasta la detección de fraudes y el análisis del comportamiento del usuario. La capacidad de las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) para aprender de datos secuenciales y espaciales, respectivamente, ha revolucionado la forma en que se abordan los patrones temporales, permitiendo un análisis más profundo y preciso de los datos.
