Hibridación de Modelos

Es un enfoque en inteligencia artificial y aprendizaje automático que combina múltiples modelos con enfoques diferentes para mejorar el rendimiento de las predicciones o resolver problemas más complejos.

Integra modelos estadísticos, algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o técnicas basadas en redes neuronales dentro de un único sistema combinado.

La combinación de modelos busca aprovechar las fortalezas individuales de cada modelo, minimizar sus debilidades y generar resultados más precisos, robustos y generalizables.

Se utiliza en diversas aplicaciones, como clasificación, regresión, procesamiento de lenguaje natural o visión por computadora, entre otras.

Este enfoque puede implicar métodos como el ensamblado, la mezcla de expertos o el apilado para lograr una sinergia efectiva entre los modelos.

Su implementación requiere una selección cuidadosa de los modelos, así como estrategias de integración bien diseñadas que optimicen el equilibrio entre complejidad y desempeño.

La hibridación de modelos permite abordar problemas que serían difícilmente solucionables con técnicas aisladas, ampliando las posibilidades en el diseño de sistemas inteligentes.