Descripción: La predicción de tendencias en el contexto de AutoML (Automated Machine Learning) se refiere al proceso de identificar y prever patrones en los datos a lo largo del tiempo utilizando modelos de aprendizaje automático. Este enfoque permite a los analistas y científicos de datos automatizar tareas complejas de modelado, facilitando la creación de modelos predictivos sin necesidad de una intervención manual extensa. La esencia de la predicción de tendencias radica en la capacidad de los algoritmos para aprender de datos históricos y extrapolar esa información hacia el futuro, lo que resulta en pronósticos más precisos y eficientes. Las características principales de este proceso incluyen la selección automática de características, la optimización de hiperparámetros y la validación cruzada, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos para desarrollar modelos de aprendizaje automático. La relevancia de la predicción de tendencias en AutoML se manifiesta en su capacidad para democratizar el acceso a la analítica avanzada, permitiendo que incluso aquellos con conocimientos limitados en programación y estadística puedan aprovechar el poder del aprendizaje automático para tomar decisiones informadas basadas en datos.
