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Última actualización: 2026-02-06
Concepto: eventos de programación

Concepto: eventos de programación

Los eventos de programación son fechas o periodos designados por el usuario que indican al modelo de aprendizaje automático (ML) que el rendimiento observado de una métrica empresarial en ese día es significativamente atípico debido a una circunstancia específica, única o recurrente (por ejemplo, un festivo importante o un evento único imprevisto ). Al etiquetar estas fechas, puede indicar al modelo que aísle la influencia del evento, lo que ponderación en gran medida la relación entre estas fechas con la exclusión de la tendencia normal. Esto hace que la etiqueta sea una herramienta eficaz para modelar el comportamiento anómalo de las métricas, pero menos eficaz si el usuario desea mantenimiento (noun), mantener (verb) la integridad de la previsión a largo plazo para las operaciones empresariales normales.

Calendario de eventos de programación

Un calendario de evento de programación es una recopilación o agrupación de eventos de programación individuales que se utiliza para proporcionar información contextual específica a los modelos de previsión de aprendizaje automático .
Este calendario se define y mantiene para una o varias organizaciones de programación, lo que permite a los usuarios objetivo distintos conjuntos de fechas atípicas (como festivos, promociones o incidentes únicos) en distintos segmentos de negocio. Al aplicar calendarios personalizados, los modelos de machine learning pueden alinear con mayor precisión las previsiones de métricas con los patrones de desempeño únicos influenciados por la geografía, el segmento de mercado u otros diferenciadores operativos. Ejemplo: separación de eventos para
comercio minorista de Asia Pacífico
de comercio electrónico de América del Norte
.

Etiqueta de evento periódico

Una etiqueta de evento periódico es una etiqueta reutilizable que puede aplicar a varios eventos de programación (tanto pasados como futuros) para informar al modelo de aprendizaje automático de que las fechas etiquetadas están relacionadas o tienen un efecto similar en el rendimiento de las métricas empresariales. Al vincular estas fechas a lo largo del tiempo, el modelo de aprendizaje automático puede analizar la actividad histórica colectiva asociada a ese tipo específico de evento. Ejemplo: etiquetado del día de Año Nuevo en años consecutivos. Este proceso permite que el modelo pondere y anticipe adecuadamente el rendimiento atípico de la métrica cuando ese evento recurrente específico vuelva a ocurrir en el futuro.