Joint Inference Models
Modelos que integran múltiples tareas o fuentes de datos en un solo esquema de aprendizaje conjunto, buscando mejorar el rendimiento mediante la combinación de información compartida.
En lugar de abordar tareas de forma aislada, estos modelos permiten a las diferentes tareas beneficiarse mutuamente al explotar correlaciones o dependencias entre ellas.
Se utilizan con frecuencia en problemas complejos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la bioinformática, donde las señales interrelacionadas son fundamentales para obtener predicciones más precisas.
La inferencia conjunta puede realizarse a través de arquitecturas diseñadas para compartir parámetros, representación de datos o modelos probabilísticos que combinan múltiples distribuciones asociadas.
Una de las ventajas principales es que estos enfoques permiten reducir la necesidad de grandes volúmenes de datos específicos para una sola tarea al aprovechar el conocimiento transferido entre tareas relacionadas.
Los modelos de inferencia conjunta son particularmente útiles en aplicaciones donde los datos son escasos o ruidosos, así como en contextos donde las interacciones entre múltiples variables juegan un papel clave en el resultado final.