¿Qué significa "Agregación de Modelos"?

Tabla de contenidos

La agregación de modelos es un proceso que se usa en el aprendizaje automático donde diferentes modelos, entrenados en distintos conjuntos de datos, se combinan para mejorar el rendimiento general. En lugar de depender de un solo modelo, que puede tener limitaciones, este método aprovecha las fortalezas de varios modelos para crear uno más preciso y confiable.

En este enfoque, cada modelo aprende de sus propios datos, que pueden variar según la fuente. Después del entrenamiento, los resultados de estos diferentes modelos se unen. Esta combinación puede ayudar a que el modelo final sea más robusto, ya que ha aprendido de una gama más amplia de información.

La agregación de modelos es especialmente útil en situaciones donde la privacidad de los datos es importante, permitiendo que diferentes dispositivos o sistemas aporten al proceso de aprendizaje sin compartir sus datos en bruto. Al hacer esto, los modelos pueden seguir mejorando mientras mantienen la información sensible segura.

El objetivo de la agregación de modelos es crear un modelo que funcione mejor que cualquier modelo individual, lo que lo convierte en una estrategia clave en varias tareas de aprendizaje automático.