La previsión de series temporales es una herramienta esencial en diversas industrias para tomar decisiones fundamentadas al predecir valores futuros de datos dependientes del tiempo. Una serie temporal es una secuencia de puntos de datos registrada a intervalos regulares, como los ingresos diarios por ventas, las lecturas de temperatura por hora o los precios del mercado de valores por semana. Estas previsiones son cruciales para anticipar tendencias y demandas futuras en áreas como la demanda de productos, los mercados financieros, el consumo de energía, entre muchas otras.
Sin embargo, crear previsiones precisas y fiables presenta desafíos significativos debido a factores como la estacionalidad, las tendencias subyacentes y las influencias externas que pueden afectar drásticamente los datos. Además, los modelos de previsión tradicionales a menudo requieren un amplio conocimiento del dominio y ajustes manuales, lo que puede ser lento y complejo. Para abordar estos retos, se ha explorado un enfoque integral para la previsión de series temporales utilizando el Kit de Desarrollo de Software (SDK) de AutoMLV2 de Amazon SageMaker. SageMaker AutoMLV2 es parte del conjunto SageMaker Autopilot, que automatiza el flujo de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo, desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. Este enfoque ofrece estrategias eficaces para predecir puntos de datos futuros en una serie temporal, aprovechando el poder del aprendiz...