Descripción: La Clasificación Multimodal Jerárquica es un enfoque de clasificación que organiza datos multimodales de manera jerárquica, permitiendo una representación estructurada y comprensible de información que proviene de diferentes fuentes o modalidades. Este método se basa en la idea de que los datos pueden ser categorizados en múltiples niveles, donde cada nivel representa una dimensión o característica específica de los datos. Por ejemplo, en un sistema que clasifica imágenes y texto, la jerarquía podría comenzar con categorías amplias como ‘Animales’ o ‘Vehículos’, y luego subdividirse en subcategorías más específicas como ‘Perros’, ‘Gatos’, ‘Coches’, y ‘Motos’. Esta estructura no solo facilita la organización de la información, sino que también mejora la precisión en la clasificación, ya que permite que los modelos de aprendizaje automático aprendan patrones más complejos y relaciones entre diferentes tipos de datos. La Clasificación Multimodal Jerárquica es especialmente relevante en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde la capacidad de integrar y analizar datos de diversas modalidades, como texto, imágenes y audio, se ha vuelto crucial para el desarrollo de sistemas más inteligentes y eficientes.
