Análisis visual de series temporales de eye-tracking empleando Large Language Models (LLM) - Luque, Leandro (2024)
El análisis de series temporales es un tema ampliamente discutido en la literatura, por su complejidad a la hora de crear modelos generales que permitan capturar patrones ocultos en los datos. Esto conlleva a que para cada escenario en particular, el experto de dominio deba desarrollar un modelo específico para su problema, que en la mayoría de las veces no puede ser empleado en otros. Actualmente, gracias al desarrollo de áreas como la de Machine Learning y la de Deep Learning, ha surgido una nueva familia de modelos que buscan ser más robustos e independientes de cada problema en particular. Estos nuevos modelos llamados LLM (Large Language Models) fueron desarrollados en sus inicios para tareas referidas a NLP (Natural Language Processing) y NLU (Natural Language Understanding), generando una nueva revolución en la manera en la que las computadoras pueden procesar la información en función de los requerimientos de los usuarios. Sin embargo, su funcionamiento interno se encuentra basado en el análisis de secuencias de tokens lo cual permite que pueda aplicarse el mismo enfoque a secuencias temporales. En la presente línea de investigación, se propone el estudio y desarrollo de nuevos enfoques de análisis visual y cuantitativos basados en estos nuevos modelos, a fin de aprovechar las ventajas que ofrecen y así poder ofrecer mejores interpretaciones de resultados a los expertos de dominios.