Ensamblaje de aprendizaje profundo

Se refiere a una técnica avanzada dentro del ámbito del aprendizaje automático que combina múltiples modelos de aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento y la precisión en tareas específicas.

Esta técnica aprovecha la diversidad de distintos modelos, como redes neuronales profundas entrenadas con diferentes enfoques o arquitecturas, para reducir errores individuales y mitigar el sobreajuste.

Generalmente, se basa en métodos como el votado, el promediado, la ponderación o técnicas más sofisticadas como el stacking, donde los resultados de los modelos individuales son utilizados como entradas para un modelo final que toma la decisión definitiva.

La combinación de modelos puede ser útil en escenarios donde un único modelo no es capaz de capturar toda la complejidad de los datos o donde los resultados más robustos son un requisito crítico.

Es una herramienta clave en competiciones de IA y machine learning, donde se priorizan soluciones de alto rendimiento y generalización.