Descripción: La predicción de series temporales es el proceso de prever valores futuros basados en valores observados previamente en un contexto de series temporales. Este enfoque se basa en el análisis de datos secuenciales, donde cada dato está relacionado con un instante temporal específico. Las características principales de la predicción de series temporales incluyen la identificación de patrones, tendencias y estacionalidades en los datos históricos, lo que permite construir modelos que pueden extrapolar estos comportamientos hacia el futuro. En el ámbito del aprendizaje automático automatizado (AutoML), se busca automatizar el proceso de selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y validación, facilitando así la implementación de técnicas avanzadas de predicción sin requerir un profundo conocimiento técnico por parte del usuario. La relevancia de esta técnica radica en su capacidad para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en datos, optimizando recursos y mejorando la planificación estratégica. La predicción de series temporales se aplica en diversas áreas, desde la economía y la meteorología hasta la salud y el marketing, donde la anticipación de eventos futuros puede marcar la diferencia en la competitividad y la eficiencia operativa.
