forecasting

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RESEARCHarXiv CS.AI·hace 20h

Reconstructing and forecasting disease trajectories of patients with Alzheimer's disease using routine data in resource-constrained settings

Esta investigación busca reconstruir y pronosticar las trayectorias de la enfermedad de Alzheimer utilizando datos rutinarios en entornos con recursos limitados. Propone un marco unificado para la predicción bidireccional de puntuaciones cognitivas a partir de visitas irregulares, permitiendo interpolación y extrapolación, y ofreciendo estimaciones de incertidumbre calibradas.

forecasting disease progression Alzheimer's disease predictive modeling

RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·15/4/2026

What is the criteria for a ML paper to be published?[D]

El autor busca consejo sobre la publicación de un artículo de ML para una conferencia, cuestionando el valor de su investigación que pronostica un índice bursátil con poco poder predictivo. A pesar de métodos robustos y de que SHAP revela las dificultades del modelo con los cambios de régimen, creen que el trabajo ofrece valiosos conocimientos diagnósticos y puntos de discusión para futuras extensiones.

forecasting Finance Random Forest machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·21/4/2026

UniMamba: A Unified Spatial-Temporal Modeling Framework with State-Space and Attention Integration

UniMamba es un nuevo marco unificado de pronóstico espacio-temporal que integra dinámicas eficientes de modelos de espacio de estados con aprendizaje de dependencias basado en atención para abordar desafíos de series temporales multivariadas. Emplea una Capa de Codificación de Canal Variado Mamba y una Capa de Atención Temporal Espacial para capturar tanto las dependencias temporales globales como las correlaciones entre variables.

forecasting machine learning attention mechanisms State Space Models

RESEARCHarXiv CS.AI·hace 4d

GITCO: Gated Inference-Time Context Optimization in TSFMs

Este artículo presenta GITCO, un marco ligero para la optimización del contexto en tiempo de inferencia que mejora la precisión de los Modelos Fundacionales de Series Temporales (TSFMs) basados en parches. Identifica y suprime selectivamente parches dañinos sin actualizar los pesos del modelo, logrando una reducción del +1,95% en el MASE en TimesFM 2.5.

forecasting Optimization machine learning Foundation Models

NEWSDEV.to AI·22/4/2026

Blaze Balance Engine SaaS

Blaze Balance Engine SaaS es un sistema guiado por IA para monitoreo, pronóstico, explicabilidad y control operativo. Incluye mapeo de estado en vivo y recibos de decisión explicables, habiendo sido desarrollado y probado en un entorno real de alta actividad antes de su lanzamiento como SaaS.

SaaS forecasting monitoring Explainable AI

RESEARCHarXiv CS.LG·hace 26d

OceanCBM: A Concept Bottleneck Model for Mechanistic Interpretability in Ocean Forecasting

OceanCBM es el primer modelo de cuello de botella de concepto (CBM) para la predicción espacio-temporal y la interrogación mecanicista de la dinámica oceánica. Predice el contenido de calor de la capa mixta, un precursor de las olas de calor marinas, utilizando supervisión mixta y conceptos de fluidodinámica geofísica para garantizar la fidelidad a la física real.

forecasting AI models Oceanography machine learning

DOCDEV.to AI·hace 12d

Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting

Se exploran las Redes Neuronales Recurrentes para la predicción de series temporales, destacando su capacidad para modelar secuencias de datos. Este contenido detalla cómo funcionan estas arquitecturas y sus aplicaciones prácticas en el campo de la inteligencia artificial.

neural networks forecasting deep learning machine learning

CASEDEV.to AI·28/4/2026

Case Study: How Cepoch Built an AI-Powered Demand Management System for a Retail Client in Chicago

Este estudio de caso de Cepoch detalla la creación de un sistema de gestión de la demanda impulsado por IA para un cliente minorista de Chicago, resolviendo problemas de pronósticos inexactos y gestión de inventario. La solución utilizó aprendizaje automático, agentes de IA y automatización inteligente para optimizar las operaciones del cliente.

forecasting Demand Management AI retail

RESEARCHarXiv CS.LG·8/5/2026

Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting

Esta investigación introduce conjuntos de Rashomon restringidos por el horizonte, un marco teórico que une la multiplicidad predictiva y la dinámica caótica en el aprendizaje automático. Demuestra cómo la multiplicidad del modelo evoluciona con el horizonte de predicción en sistemas caóticos, probando la contracción exponencial del conjunto de Rashomon efectivo con el tiempo de anticipación.

forecasting machine learning chaotic dynamics Rashomon sets

RESEARCHarXiv CS.LG·hace 8d

Unicorn: Scaling High-Dimensional Time Series Forecasting via Universal Correlation Modeling

Unicorn es un nuevo framework para la previsión escalable de series temporales de alta dimensión, que supera la dicotomía entre modelos dependientes e independientes del canal. Utiliza un libro de códigos de prototipos latentes para aprender patrones de correlación universales, superando significativamente las arquitecturas de vanguardia en escenarios de transferencia de pocos ejemplos.

forecasting pretraining deep learning machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·hace 14d

Algometrics: Forecasting Under Algorithmic Feedback

Este artículo introduce la algometría, un marco para series temporales cuya evolución depende de los algoritmos predictivos que las pronostican. Distingue el riesgo histórico del riesgo de despliegue, demostrando que el riesgo de despliegue no es identificable solo a partir de datos históricos pasivos y que las clasificaciones de modelos históricos pueden invertirse bajo la aglomeración.

forecasting feedback loops algorithmic markets predictive models

ARTICLEDEV.to AI·24/4/2026

From Forecast to Fulfillment: Aligning AI Yield Forecasts with Market Reality

Los pequeños agricultores pierden beneficios debido a la desalineación entre cosechas y ventas. La automatización eficaz, que utiliza pronósticos de rendimiento generados por IA y datos de ventas, puede prevenir el desperdicio y maximizar los ingresos, asegurando la alineación entre lo que se cultiva y la demanda del mercado.

AI applications agriculture forecasting Small business

RESEARCHarXiv CS.AI·30/4/2026

Evaluating Strategic Reasoning in Forecasting Agents

Este contenido evalúa las capacidades de razonamiento estratégico en agentes de pronóstico. Explora metodologías y hallazgos relacionados con cómo los sistemas de IA realizan predicciones estratégicas.

forecasting evaluation Agent systems AI

RESEARCHarXiv CS.LG·30/4/2026

Observable Neural ODEs for Identifiable Causal Forecasting in Continuous Time

Esta investigación aborda los desafíos en la inferencia causal en tiempo continuo debido a factores de confusión ocultos, demostrando que la observabilidad de la dinámica latente es crucial para identificar efectos de tratamiento dinámicos. Propone los Observable Neural ODEs (ObsNODEs), un modelo novedoso para la previsión causal que aprende dinámicas de tiempo continuo reconstruibles.

forecasting continuous-time models causal inference neural ODEs

ARTICLEDEV.to AI·19/4/2026

Beyond the Spreadsheet: Choosing AI Tools That Work for Boat Mechanics

Este artículo aborda cómo los mecánicos de barcos independientes pueden elegir software de gestión de talleres mejorado con IA. Destaca la necesidad de herramientas que ofrezcan inteligencia predictiva para inventario, programación y optimización del flujo de efectivo, más allá de la automatización básica.

forecasting field service management AI tools scheduling

DOCDEV.to AI·21/4/2026

From Plan to Prediction: AI for Your Weekly Harvest Forecast

Este contenido describe cómo la IA puede ayudar a los pequeños agricultores a gestionar rendimientos impredecibles mediante la provisión de pronósticos semanales de cosecha. Utiliza un bucle de retroalimentación de datos, combinando planes de siembra, cosechas reales y datos meteorológicos para refinar las predicciones y optimizar la gestión agrícola.

agriculture forecasting data-driven AI

ARTICLEDEV.to AI·20/4/2026

Monte Carlo Simulation in 5 Minutes: From Zero to Confidence Intervals in One API Call

Este artículo explica la Simulación de Monte Carlo como una técnica poderosa para cuantificar la incertidumbre en pronósticos, como objetivos de ingresos o rendimientos de cartera. En lugar de una sola estimación, simula miles de futuros posibles para revelar la probabilidad de diferentes resultados.

forecasting data science risk assessment simulation

ARTICLEOpenAI Blog·10/4/2026

ChatGPT for finance teams

Este contenido explora cómo los equipos financieros pueden usar ChatGPT para optimizar la elaboración de informes, analizar datos y mejorar las previsiones. También aborda cómo la herramienta puede potenciar la comunicación clara de las perspectivas.

forecasting Finance ChatGPT Reporting

DOCDEV.to AI·hace 25d

Understanding Intelligent Forecasting in E-commerce

Esta guía para principiantes explica la previsión inteligente como una capacidad crucial para que las organizaciones minoristas optimicen el inventario y mejoren la satisfacción del cliente. Utiliza algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos históricos y predecir patrones de demanda futuros, superando los métodos tradicionales.

forecasting machine learning Data Analysis e-commerce

ARTICLEDEV.to AI·19/4/2026

Prediction markets are the only honest form of writing I've found

El autor sostiene que los mercados de predicción son la forma más honesta de 'escritura' porque imponen una rendición de cuentas financiera inmediata cuando las creencias son incorrectas, a diferencia de los ensayos. Esta 'piel en el juego' agudiza las convicciones y las hace más falsables, sirviendo como una contabilidad brutal y externa de la verdad.

Prediction Markets forecasting Decision Making incentives