Hibridación de Modelos

Es un enfoque que combina múltiples modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático para crear una solución más robusta, efectiva y precisa.

Integra las fortalezas de diferentes metodologías o arquitecturas, mitigando las debilidades de cada modelo individual.

Se utiliza para abordar problemas complejos o multidimensionales donde un único enfoque podría ser insuficiente.

Puede implicar la combinación de algoritmos supervisados, no supervisados o sistemas expertos con métodos de machine learning.

Frecuentemente se aplican técnicas como la votación, el promedio ponderado o la construcción de modelos jerárquicos.

Permite mejorar la generalización del sistema y su capacidad de adaptarse a nuevos conjuntos de datos.

Es una técnica ampliamente implementada en áreas como predicción financiera, análisis de imágenes y procesamiento del lenguaje natural.

Su implementación requiere un diseño cuidadoso para garantizar que los modelos interactúen de manera coherente y efectiva.