Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Factorización de Matrices Temporales (TMF)
Extensión de la factorización de matrices clásica que incorpora restricciones temporales para capturar la dinámica y evolución de los factores latentes a lo largo del tiempo en los datos.
Descomposición en Valores Singulares (SVD) Temporal
Aplicación de la SVD sobre matrices de datos estructuradas temporalmente, donde los vectores singulares izquierdos y derechos pueden representar perfiles temporales y entidades espaciales o temáticas.
Análisis de Componentes Principales Dinámico (DPCA)
Técnica de reducción de dimensionalidad que extiende el ACP a series temporales considerando los desfases temporales (lags) de las variables para capturar relaciones dinámicas.
Modelo de Factores Latentes Temporales
Marco estadístico que supone que las series temporales observadas son generadas por un número menor de procesos latentes no observados que evolucionan según una dinámica temporal propia.
Descomposición PARAFAC/CANDECOMP
Método de factorización de tensores (generalización de matrices a dimensiones superiores) adaptado a series temporales multivariadas, descomponiendo un tensor en una suma de tensores de rango uno.
Filtro de Kalman para Descomposición
Algoritmo recursivo de estimación de estados en un sistema dinámico lineal, utilizado para descomponer una serie temporal en componentes (tendencia, ciclo, estacionalidad) modeladas como estados ocultos.
Descomposición por Media Móvil Empírica (CEEMDAN)
Variante mejorada de la descomposición en modos empíricos (EMD) que añade ruido adaptativo para resolver problemas de mezcla de modos y proporcionar una descomposición más estable y completa.
Descomposición en Ondículas (Wavelet Decomposition)
Técnica que transforma una serie temporal al dominio tiempo-frecuencia, permitiendo aislar componentes a diferentes escalas temporales, útil para analizar fenómenos no estacionarios.
Matriz Estructurada de Hankel
Construcción de una matriz a partir de una serie temporal donde cada diagonal anti-paralela posee un valor constante, prerrequisito frecuente para los métodos de descomposición basados en el rango (SSA).
Análisis Espectral Singular (SSA)
Método no paramétrico de descomposición de series temporales que proyecta la serie sobre una base de vectores propios deducidos de la matriz de trayectoria (matriz Hankel), separando señal y ruido.
Descomposición en Modo Empírico (EMD)
Algoritmo de descomposición adaptativo y basado en datos que extrae las componentes oscilatorias intrínsecas (IMF) de una serie temporal no lineal y no estacionaria mediante un proceso de cribado.
Factorización de Matrices No Negativas (NMF) Temporal
Aplicación de la NMF sobre datos secuenciales con restricciones de regularización temporal (ej: suavizado) para garantizar que los factores base y los coeficientes de activación evolucionen de manera coherente.
Descomposición de Varianza Estocástica (SVD Estocástica)
Variante de la SVD calculada de manera iterativa sobre mini-lotes de datos, adaptada a flujos de series temporales de gran dimensión donde una descomposición exacta es demasiado costosa en cálculo.
Regresión PLS (Mínimos Cuadrados Parciales) Temporal
Método de modelado que construye variables latentes maximizando la covarianza con el objetivo, integrando información de los desfases temporales para la predicción en series cronológicas.