Modelos Jerárquicos

Son enfoques estadísticos o algorítmicos que organizan los datos en múltiples niveles de jerarquía, reflejando relaciones estructuradas o dependencias entre ellos.

Permiten modelar datos con estructuras complejas, como relaciones padres-hijos o representaciones de entidades con niveles jerárquicos.

Se utilizan ampliamente en tareas como agrupamiento, clasificación o análisis de series temporales donde los datos poseen una naturaleidad jerárquica o multinivel.

En aprendizaje supervisado, estos modelos pueden descomponer problemas complejos en subproblemas más manejables, facilitando la interpretación y optimización.

Suelen emplear distribuciones de probabilidad conjuntas o parámetros anidados para delinear cómo los componentes en distintos niveles interactúan o se constriñen entre sí.

En el área de redes neuronales, los modelos jerárquicos pueden incorporar arquitecturas profundas para capturar relaciones significativas en diferentes escalas o granularidades de los datos.

Su implementación a menudo requiere técnicas avanzadas de inferencia, como métodos bayesianos o aproximaciones computacionales, para manejar la complejidad de las dependencias jerárquicas.