Previsión de Series Temporales AI: Guía para principiantes

¿Qué es la previsión de series temporales?

A serie temporal es una colección de puntos de datos registrados a intervalos regulares a lo largo del tiempo. La previsión de series temporales se refiere al proceso de utilizar datos históricos para predecir valores futuros en una secuencia de observaciones. 

En finanzas, por ejemplo, los modelos de previsión ayudan a predecir los precios de las acciones y las tendencias del mercado, permitiendo a los inversores tomar decisiones informadas y oportunas.

Los comercios minoristas se basan en la previsión de series temporales para anticiparse a la demanda de los clientes, garantizando que el inventario esté alineado con las ventas previstas. Del mismo modo, las empresas energéticas utilizan estos modelos para prever los patrones de consumo, lo que les permite gestionar los recursos con eficacia y optimizar la distribución de la energía.

Cómo la IA mejora la previsión de las series temporales

Los modelos de IA son especialmente expertos en descubrir relaciones ocultas en los datos, como variaciones estacionales, patrones recurrentes y correlaciones sutiles, que podrían ser difíciles de reconocer para los modelos tradicionales. 

Descubrir pautas ocultas

Uno de los beneficios más destacados de la IA, especialmente del aprendizaje profundo como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto plazo (LSTM), es su capacidad para reconocer patrones complejos en datos de series temporales. Estos modelos pueden identificar tendencias estacionales, comportamientos cíclicos y anomalías que de otro modo serían difíciles de detectar.

Por ejemplo, mientras que los enfoques convencionales pueden basarse en suposiciones predefinidas sobre la estacionalidad o la dirección de las tendencias, los modelos de IA aprenden dinámicamente de los propios datos, descubriendo relaciones ocultas entre las variables y dando lugar a previsiones más precisas. 

Adaptabilidad

Otra ventaja clave de la IA en la previsión de series temporales es su capacidad de adaptación. A diferencia de los modelos que pueden requerir una reconfiguración cuando surgen nuevos datos o tendencias, los modelos de IA pueden entrenarse y actualizarse continuamente a medida que se dispone de datos. 

Esta adaptabilidad hace que la IA sea especialmente útil en entornos que cambian con rapidez, en los que las tendencias históricas no siempre influyen mucho en los resultados futuros. Por ejemplo, en el sector minorista, un sistema de IA puede ajustar rápidamente sus predicciones sobre la demanda de los consumidores basándose en los últimos comportamientos de compra o en las condiciones del mercado.

Manejo de múltiples variables

La capacidad de la IA para manejar múltiples variables simultáneamente cambia las reglas del juego de la previsión. Los modelos de previsión tradicionales suelen centrarse en un conjunto único o limitado de variables, pero los modelos de IA pueden procesar y analizar diversos factores externos -como indicadores económicos, datos meteorológicos, sentimiento en las redes sociales e incluso acontecimientos geopolíticos- junto con datos de series temporales. 

Este enfoque holístico puede generar predicciones más matizadas y precisas. Por ejemplo, la previsión del consumo de energía puede beneficiarse de la inclusión de los patrones meteorológicos, mientras que las previsiones bursátiles pueden mejorar si se tienen en cuenta las tendencias macroeconómicas y la evolución específica del sector.

Modelos y algoritmos de IA para la previsión de series temporales

La IA ofrece una variedad de potentes modelos y algoritmos diseñados para manejar la naturaleza secuencial de los datos de series temporales. Cada enfoque aporta puntos fuertes únicos que son adecuados para diferentes tareas de previsión. Aquí presentamos una visión general de los modelos de IA más destacados utilizados en la previsión de series temporales.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son una clase de redes neuronales diseñadas específicamente para procesar datos secuenciales, lo que las hace idóneas para la previsión de series temporales. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNN mantienen una memoria de las entradas anteriores, lo que les permite comprender las relaciones entre los puntos de datos a lo largo del tiempo.

Esta capacidad de aprovechar los datos anteriores es fundamental en las tareas de series temporales, en las que cada punto de datos depende de observaciones anteriores. Sin embargo, las RNN estándar pueden tener dificultades con las dependencias a largo plazo debido al problema del gradiente evanescente, que limita su eficacia en el manejo de secuencias muy largas.

Memoria a corto plazo (LSTM)

Las redes de memoria a corto plazo son un tipo especializado de RNN diseñado para abordar las limitaciones de las RNN estándar. Las LSTM destacan en la captación de dependencias a largo plazo en datos de series temporales mediante una serie de compuertas que controlan el flujo de información. 

Esta arquitectura permite a las LSTM retener información importante durante periodos más largos, lo que las hace especialmente eficaces en aplicaciones en las que los patrones a largo plazo son primordiales, como predecir los precios de las acciones o las tendencias de consumo de energía durante periodos prolongados. Al mitigar el problema del gradiente evanescente, las LSTM pueden modelar con mayor precisión tanto las fluctuaciones a corto plazo como las tendencias a largo plazo.

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Aunque suelen asociarse al procesamiento de imágenes las redes neuronales convolucionales se han adaptado con éxito a la previsión de series temporales. Las CNN pueden extraer características significativas de los datos de series temporales, sobre todo cuando existen patrones espaciales o temporales. 

Aplicando filtros convolucionales, estos modelos pueden detectar tendencias locales y comportamientos periódicos dentro de una serie temporal. Por ejemplo, las CNN son útiles en escenarios en los que los datos de series temporales muestran relaciones espaciales, como en el consumo de energía entre regiones, o en el caso de series temporales multivariantes, en las que es necesario captar las interacciones entre distintas variables.

Transformers

Transformadores han ganado recientemente una gran atención en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), pero su potencial para la previsión de series temporales es igualmente prometedor. La innovación clave en los modelos de transformador es el uso de mecanismos de autoatenciónque permiten al modelo sopesar la importancia de los distintos pasos temporales sin necesidad de un procesamiento secuencial.

Esta capacidad permite a los transformadores captar las dependencias de largo alcance con más eficacia que las RNN o las LSTM, sobre todo cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Como resultado, los transformadores pueden sobresalir en tareas que requieren que el modelo considere tendencias tanto a corto como a largo plazo, como la previsión de ventas o las predicciones meteorológicas.

Otros modelos

Además de los modelos de aprendizaje profundo, otros algoritmos bien establecidos pueden ser eficaces para la previsión de series temporales, sobre todo en casos más sencillos. 

ARIMA (Media móvil integrada autorregresiva) es un modelo estadístico clásico utilizado para la previsión de series temporales univariantes. Es una opción sólida para series temporales con una tendencia o estacionalidad claras, pero puede que no maneje patrones complejos tan bien como los modelos de IA. 

Del mismo modo, Profetadesarrollado por Meta, ofrece una solución de previsión escalable e interpretable que funciona bien con datos perdidos y estacionalidad, lo que la convierte en una herramienta popular para la previsión empresarial con datos de series temporales.

Primeros pasos con la IA para la previsión de series temporales

Implantar la IA para la previsión de series temporales implica varios pasos, desde la preparación de los datos hasta la implantación del modelo en un entorno de producción.

Paso 1: Recogida y preprocesamiento de datos

La base de cualquier modelo de IA de éxito son los datos de alta calidad. Para la previsión de series temporales, se necesitan datos limpios y bien estructurados. Esto implica recopilar datos de series temporales relevantes, que pueden incluir no sólo registros históricos, sino también variables externas como el tiempo, indicadores económicos o el comportamiento de los clientes, dependiendo del caso de uso. 

El preprocesamiento es igualmente importante, ya que los datos de las series temporales suelen contener valores perdidos, ruido o valores atípicos. Técnicas como la interpolación para los datos que faltan, el suavizado para reducir el ruido y el escalado de características son pasos esenciales para garantizar que los datos introducidos en el modelo sean sólidos y fiables.

Paso 2: Elegir el modelo adecuado

La selección del modelo de IA adecuado para la previsión de series temporales depende de múltiples factores. Entre ellos se incluyen la complejidad del conjunto de datos, el nivel de interpretabilidad requerido y la tarea de previsión específica que se esté llevando a cabo. Los modelos tradicionales como ARIMA o Prophet pueden ser suficientes para conjuntos de datos más sencillos con tendencias y estacionalidad claras. 

Sin embargo, para conjuntos de datos multivariantes más complejos o casos en los que las dependencias a largo plazo son importantes, pueden ser más adecuados modelos de aprendizaje profundo como LSTM o transformadores. 

También debemos equilibrar la precisión y la interpretabilidad: mientras que los modelos más complejos, como las arquitecturas de aprendizaje profundo, pueden ofrecer una mayor precisión, los modelos más sencillos pueden proporcionar una visión más clara de las relaciones entre las variables.

Paso 3: Formación y evaluación

El siguiente paso es entrenarlo con datos históricos de series temporales. Durante este proceso, los parámetros del modelo se ajustan para minimizar los errores en sus predicciones. Para garantizar que el modelo funciona bien con los nuevos datos, el conjunto de datos suele dividirse en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Esto nos permite evaluar cómo generaliza el modelo más allá de los datos con los que se entrenó.

Una práctica habitual es validación cruzadaque evalúa el rendimiento del modelo en diferentes subconjuntos de datos para garantizar su coherencia y fiabilidad. Para medir lo bien que predice el modelo, utilizamos métricas como el error medio absoluto (MAE) y el error cuadrático medio (RMSE).

Paso 4: Despliegue y supervisión

Una vez que estemos satisfechos con el entrenamiento y la evaluación, nuestro modelo puede desplegarse en un entorno de producción, donde puede generar predicciones en tiempo real o por lotes. Sin embargo, la implantación no es el último paso: la supervisión continua es clave para garantizar que el modelo sigue funcionando bien a medida que se dispone de nuevos datos. 

Con el tiempo, los cambios en los patrones subyacentes de los datos, conocidos como deriva de datos, pueden reducir la precisión de las predicciones. Para solucionarlo, es necesario un seguimiento regular y un reciclaje periódico para que el modelo siga siendo relevante y eficaz en entornos dinámicos.

Herramientas y bibliotecas

Podemos utilizar las siguientes herramientas y bibliotecas para desarrollar modelos de IA para la previsión de series temporales:

• TensorFlow y PyTorch: Estos son los marcos de aprendizaje profundo más populares, ampliamente utilizados para implementar modelos como RNNs, LSTMs, CNNs y transformadores.
• Profeta: Desarrollada por Meta, Prophet es una biblioteca de fácil uso para la previsión de series temporales. Es especialmente bueno en el tratamiento de los datos que faltan, la estacionalidad y los efectos de las vacaciones, por lo que es ideal para aplicaciones empresariales.
• ARIMA y SARIMA: Modelos estadísticos clásicos que se adaptan bien a tareas de previsión de series temporales univariantes más sencillas, sobre todo cuando hay tendencias y estacionalidad.
• GluonTS: Una biblioteca desarrollada por Amazon para la previsión de series temporales basada en el aprendizaje profundo, que ofrece modelos ya creados y herramientas para una rápida implementación.
• Modelos estadísticos: Una biblioteca de Python que proporciona herramientas para estimar e interpretar modelos tradicionales de series temporales como ARIMA.

Aplicaciones reales de la IA en la previsión de series temporales

La previsión de series temporales mediante IA puede tener repercusiones en muchos sectores:

• Finanzas: Los modelos de IA predicen los precios de las acciones, evalúan los riesgos y detectan el fraude analizando los datos del mercado.
• Venta al por menor: La IA ayuda a prever la demanda, optimizar el inventario y predecir las ventas para mejorar las operaciones.
• La energía: Los modelos de IA prevén la carga y la producción de energía renovable, optimizando la asignación de recursos.
• Sanidad: La IA ayuda en el seguimiento de pacientes, la predicción de brotes de enfermedades y la asignación de recursos.
• Cadena de suministro: La IA permite una planificación eficaz del inventario, la previsión de la demanda y la optimización de la logística.
• Otros campos: La IA se utiliza en la previsión meteorológica, la planificación del transporte y la vigilancia del medio ambiente.

Conclusión

En este blog, hemos explorado el impacto transformador de la IA en la previsión de series temporales. La capacidad de la IA para descubrir patrones ocultos, adaptarse a las tendencias cambiantes e incorporar múltiples variables ha mejorado las predicciones.

Para saber más sobre la IA y la previsión de series temporales, te recomiendo estos recursos:

• Fundamentos de la IA
• Series temporales en Python
• Series temporales en R