¿Qué significa "Selección Dinámica"?

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La Selección Dinámica es un método que se usa en el aprendizaje automático donde se elige el mejor grupo de modelos, llamados clasificadores, para cada nueva tarea según la situación específica. En lugar de usar todos los modelos para cada tarea, se fija en las fortalezas de cada modelo y elige los más adecuados. Esto puede ayudar a mejorar la precisión de los resultados y hacer un mejor uso de los recursos.

Sin embargo, tener demasiados modelos puede generar confusión y ralentizar el proceso. También puede significar que los modelos se superpongan en lo que hacen, lo cual no es eficiente. Para superar estos problemas, se ha desarrollado un nuevo sistema que sugiere la mejor manera de crear grupos de modelos según la naturaleza de los datos con los que se trabaja.

Al analizar las características de los datos, este sistema puede recomendar la mejor mezcla de modelos, llevando a un mejor rendimiento en general. Este método se ha probado en una amplia gama de conjuntos de datos y ha demostrado funcionar mejor que las estrategias más antiguas que usan grupos fijos de modelos.