Descripción: Un conjunto de modelos es una técnica que combina múltiples modelos para mejorar el rendimiento y la robustez general de las predicciones en tareas de aprendizaje automático. Esta estrategia se basa en la idea de que la combinación de diferentes modelos puede capturar mejor la complejidad de los datos y reducir el riesgo de sobreajuste. Los conjuntos de modelos pueden incluir técnicas como el ‘bagging’, donde se entrenan múltiples instancias del mismo modelo en diferentes subconjuntos de datos, o el ‘boosting’, que ajusta modelos secuencialmente para corregir errores de predicción. Además, el uso de conjuntos de modelos permite aprovechar las fortalezas de diferentes algoritmos, lo que resulta en un rendimiento superior en comparación con un único modelo. Esta técnica es especialmente relevante en contextos donde la precisión es crítica, como en la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales. La versatilidad de los conjuntos de modelos los convierte en una herramienta esencial en el arsenal de los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático, permitiendo abordar problemas complejos de manera más efectiva y robusta.
