Descripción: El suavizado temporal es una técnica utilizada para reducir el ruido en datos relacionados con el tiempo mientras se mantiene el anonimato. Esta metodología es especialmente relevante en el análisis de series temporales, donde los datos pueden estar sujetos a variaciones aleatorias que dificultan la identificación de patrones significativos. El suavizado temporal permite filtrar estas fluctuaciones, proporcionando una representación más clara y precisa de las tendencias subyacentes. En el contexto de la inferencia en el borde, el suavizado temporal se convierte en una herramienta esencial para mejorar la calidad de los datos procesados en sistemas de análisis de datos y aprendizaje automático, donde la precisión y la eficiencia son cruciales. Además, al aplicar técnicas de anonimización de datos, el suavizado temporal ayuda a proteger la privacidad de los individuos al eliminar información sensible mientras se preservan las características generales de los datos. Esta técnica se basa en algoritmos que ajustan los valores de los datos a lo largo del tiempo, utilizando métodos como promedios móviles, filtros de Kalman o técnicas de regresión, lo que permite una mejor interpretación y análisis de los datos temporales sin comprometer la confidencialidad.
