Fusión de modelos

Es un enfoque en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que combina múltiples modelos para mejorar el desempeño en una tarea específica o resolver problemas complejos.

La idea central radica en que la integración de diferentes modelos permite aprovechar la fortaleza de cada uno, compensando las debilidades individuales y logrando resultados más precisos o robustos.

La fusión puede realizarse mediante técnicas como el ensamble, el promedio ponderado, el apilamiento (stacking) o algoritmos específicos que integren las predicciones de los modelos base.

Es utilizada frecuentemente en campos como la clasificación, la predicción y la detección de patrones, donde la diversidad de modelos aporta mayor capacidad de generalización o detección de errores.

Este enfoque también puede implicar la fusión de arquitecturas con diferentes características, como el uso combinado de redes profundas y modelos de aprendizaje supervisado clásico.

En escenarios avanzados, la fusión puede incorporar modelos de diferentes modalidades, como texto, imagen y datos tabulares, para obtener un sistema más integral y versátil.