Descripción: El aprendizaje basado en bloques se refiere a un paradigma de aprendizaje donde los datos se procesan en bloques en lugar de como un todo. Este enfoque permite manejar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente, dividiendo la información en segmentos más pequeños y manejables. Cada bloque puede ser analizado y procesado de forma independiente, lo que facilita la identificación de patrones y la extracción de características relevantes. Este método es especialmente útil en situaciones donde los datos son dinámicos o se generan en tiempo real, como en el análisis de flujos de datos o en sistemas de recomendación. Además, el aprendizaje basado en bloques puede mejorar la escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático, permitiendo que se adapten a conjuntos de datos en constante crecimiento. Al trabajar con bloques, se pueden implementar técnicas de paralelización, lo que acelera el proceso de entrenamiento y mejora la eficiencia computacional. En resumen, el aprendizaje basado en bloques representa una evolución en la forma en que se abordan los problemas de aprendizaje automático, ofreciendo una alternativa más flexible y eficiente para el procesamiento de datos complejos.
