Métodos Híbridos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se denomina un enfoque que combina múltiples métodos o técnicas para resolver problemas complejos o mejorar el desempeño de modelos.

Generalmente integra elementos de diferentes paradigmas, como aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, o combina modelos estadísticos con algoritmos basados en heurísticas.

Su objetivo principal es aprovechar las fortalezas individuales de varios enfoques mientras se mitigan sus debilidades.

Estos métodos son particularmente útiles en aplicaciones donde los datos son heterogéneos, existen múltiples escalas de análisis o se requiere una gran capacidad de generalización.

También pueden incluir la integración de diferentes marcos tecnológicos, como combinar redes neuronales profundas con métodos bayesianos o algoritmos de optimización evolutiva.

Una de sus ventajas destacadas es la mayor flexibilidad para abordar problemas del mundo real que no se ajustan completamente a un solo enfoque técnico.

La implementación de estos métodos requiere experiencia interdisciplinaria, ya que implica coordinar distintos principios matemáticos, estadísticos y computacionales.