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Cómo desarrollar un proyecto de pronóstico de series de tiempo usando Scikit-Learn

Foto por Roger Ce en desempaquetar

En el mundo de la toma de decisiones basada en datos, el pronóstico de series de tiempo juega un papel fundamental al aprovechar los patrones de datos históricos para predecir resultados futuros para varias empresas. Ya sea que trabaje en gestión de riesgos de activos, comercio, predicción del tiempo, pronóstico de la demanda de energía o análisis de tráfico, la capacidad de realizar pronósticos con precisión es crucial para el éxito.

El éxito de un proyecto de pronóstico de series temporales no se mide únicamente por la bondad de ajuste de los modelos de pronóstico. La eficacia de una herramienta impulsada por la IA en su aplicación práctica también depende del nivel de colaboración entre los diversos actores o instrumentos involucrados. Para garantizar el grado más fluido de cooperación, se debe introducir un conjunto de reglas y mejores prácticas lo antes posible a partir de las etapas iniciales de desarrollo.

Componentes MLOps [Image by the author]

Estas reglas se conocen como operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

MLOps sirve para unificar varios elementos de un proyecto de ML en una estructura singular y armoniosa que se esfuerza por mantener esto…