Modelo Híbrido

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este término se refiere a un enfoque que combina diferentes tipos de modelos o técnicas para aprovechar las fortalezas de cada uno y compensar sus debilidades.

Integra metodologías supervisadas y no supervisadas, algoritmos estadísticos, sistemas basados en reglas y redes neuronales, creando soluciones más robustas y precisas.

Su objetivo principal es mejorar el rendimiento general, permitiendo abordar problemas complejos que no serían resueltos de manera efectiva utilizando un solo tipo de modelo.

Este enfoque es ampliamente usado en tareas como el análisis de datos, la predicción y la clasificación, ofreciendo mayor adaptabilidad frente a escenarios con alta variabilidad o datos incompletos.

Al ser adaptable, permite personalizar soluciones para dominios específicos, como el procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora o sistemas de recomendación.

A menudo, requiere un proceso de experimentación y ajuste para identificar la combinación más adecuada de modelos, maximizando la sinergia entre ellos.