En cuánto a la pregunta de investigación de ver si era posible predecir el retraso de un vuelo, se pudo evidenciar que resulta complicado construir un modelo general predictivo para todos los aeropuertos y aerolíneas. En consecuencia se tuvo que enfocar en una sóla ruta o aeropuerto, como fue en el caso del modelo probabilístico y las series de tiempo. Esto permitió que las predicciones mejoraran y por lo tanto se pudo cumplir con uno de los principales objetivos propuestos.

La visualización permite comprender los datos y encontrar patrones en ellos.

En problemas de temporalidad y secuencias los modelos de machine learning presentan muchas dificultades, ya que carecen de la noción del tiempo.

Dada la no linealidad de los datos, un modelo de redes neuronales con series de tiempo, podría tener un buen desempeño.

Gracias Profesora por compartir sus experiencias con nosotros.