Detección de anomalías en series temporales

⬆️ Precisión del 91%
Detección de anomalías: Usando las predicciones, identificamos si una serie temporal presenta un comportamiento anómalo con respecto a su entorno.
Aplicación en agricultura: Permite detectar plantas con un desarrollo irregular que podría afectar su crecimiento y, en consecuencia, su producción final.
Beneficio clave: Anticipación de problemas en cultivos, optimizando las decisiones de manejo agrícola y mejorando el rendimiento general.

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