Descripción: La agregación de modelos es un proceso que implica la combinación de múltiples modelos de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento general de las predicciones. Este enfoque se basa en la premisa de que al unir las salidas de varios modelos, se pueden mitigar los errores individuales y aprovechar las fortalezas de cada uno. Existen diversas técnicas para llevar a cabo esta agregación, como el ‘bagging’, que reduce la varianza al promediar las predicciones de varios modelos entrenados en diferentes subconjuntos de datos, y el ‘boosting’, que se centra en corregir los errores de modelos anteriores al ajustar el peso de las instancias mal clasificadas. La agregación de modelos no solo mejora la precisión, sino que también puede aumentar la robustez y la generalización del modelo final, haciéndolo menos susceptible a sobreajustes. Este enfoque es especialmente relevante en contextos donde la variabilidad de los datos es alta o donde se requiere una alta precisión en las predicciones. En el ámbito del aprendizaje automático, la agregación de modelos permite combinar los conocimientos de múltiples fuentes de datos sin necesidad de compartir información sensible, lo que es crucial para preservar la privacidad y la seguridad de la información. Así, la agregación de modelos se convierte en una herramienta esencial en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial más efectivas y éticas.
