Redes Neuronales de Grafos para la Predicción de Series Temporales: Más Allá de los Métodos Tradicionales
Esta entrada de blog presenta un nuevo enfoque para la predicción de series temporales utilizando redes neuronales de grafos. A diferencia de los métodos tradicionales que se centran únicamente en series temporales individuales, este enfoque aprovecha la interconexión de los datos dentro de una estructura de grafo (por ejemplo, de una base de datos relacional). Al representar las series temporales como nodos en un grafo y empleando técnicas como los transformadores de grafos, el modelo captura las relaciones entre diferentes series, lo que lleva a predicciones más precisas. La entrada también compara los métodos de predicción basados en regresión y los métodos generativos, demostrando la capacidad superior del enfoque generativo para capturar detalles de alta frecuencia y manejar eventos raros.