Es mejor pensarlo en el sentido de que todos los modelos tienen casos de uso para los que son más adecuados. Para los modelos de series de tiempo, que generalmente utilizan alguna forma de regresión para hacer predicciones, el caso de uso es obvio.
Para la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático, también hay un caso de uso para cada algoritmo, que podría ser agrupación, predicción de clase binaria, predicciones de múltiples clases, predicción de variable continua.
Lo que podemos decir, que creo que es lo que está preguntando en su pregunta, es que algunos algoritmos de aprendizaje automático tienen más flexibilidad que otros algoritmos y pueden usarse para casos de uso múltiple. Los árboles de decisión y los bosques aleatorios, por ejemplo, se pueden usar para la predicción de clase binaria, la predicción multiclase y la predicción variable continua. Otros algoritmos / técnicas de modelado (como modelos de series de tiempo, k significa, SVM) no son tan flexibles y, por lo tanto, solo pueden manejar uno de estos casos de uso.
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La conclusión es que no se trata de modelos de series de tiempo versus división de aprendizaje automático, es un algoritmo / modelo flexible versus división de algoritmo / modelo inflexible.
