¿Qué es Temporal Fusion Transformer?

Temporal Fusion Transformer (TFT) es una arquitectura de red neuronal diseñada para pronosticar series temporales considerando múltiples variables y dependencias complejas en el tiempo.

Características principales de TFT:

• Utiliza un mecanismo de atención para seleccionar la información más relevante de los datos históricos.
• Permite tener en cuenta tanto características estáticas (inmutables en el tiempo) como temporales.
• Es capaz de modelar dependencias no lineales e interacciones entre variables.

TFT es adecuado para tareas donde se necesita predecir comportamientos futuros basándose en una gran cantidad de datos de entrada con diferentes naturalezas y escalas temporales, por ejemplo, en finanzas, energía o salud.

De esta manera, TFT combina las ventajas de los transformadores y los métodos especializados para series temporales, proporcionando alta precisión e interpretabilidad en las predicciones.