Descripción: Los procesos no estacionarios son aquellos en los que las propiedades estadísticas, como la media y la varianza, cambian con el tiempo. Esta característica los distingue de los procesos estacionarios, donde estas propiedades permanecen constantes. En el contexto de la optimización de modelos y algoritmos, los procesos no estacionarios presentan un desafío significativo, ya que las condiciones bajo las cuales se entrenan y evalúan los modelos pueden variar, afectando su rendimiento y generalización. Por ejemplo, en el aprendizaje automático, un modelo que se ajusta bien a un conjunto de datos en un momento dado puede no ser efectivo si las características de los datos cambian con el tiempo. Esto puede ocurrir en aplicaciones como la predicción de series temporales, donde los patrones pueden evolucionar debido a factores externos. La identificación y adaptación a estos cambios es crucial para mantener la efectividad de los modelos. Por lo tanto, los procesos no estacionarios requieren técnicas de optimización que sean flexibles y capaces de adaptarse a nuevas condiciones, lo que a menudo implica el uso de métodos de aprendizaje en línea o adaptativos. En resumen, la naturaleza dinámica de los procesos no estacionarios complica la tarea de optimización, exigiendo un enfoque más sofisticado y consciente del tiempo en el desarrollo de modelos predictivos.
