Descripción: La fusión de modelos es un proceso que combina múltiples modelos de aprendizaje automático en un solo modelo, con el objetivo de aprovechar las fortalezas de cada uno y mejorar la precisión y robustez de las predicciones. Este enfoque es especialmente relevante en contextos como el aprendizaje federado y la inferencia en el borde, donde los datos pueden ser escasos o distribuidos. La fusión de modelos permite integrar diferentes perspectivas y características de los datos, lo que puede resultar en un modelo más generalizable y eficiente. Además, este proceso puede ayudar a mitigar problemas como el sobreajuste, ya que al combinar modelos, se pueden equilibrar las debilidades de cada uno. Las técnicas de fusión pueden incluir métodos como el ensamblaje, donde se combinan las predicciones de varios modelos, o la transferencia de conocimiento, donde un modelo se entrena en un conjunto de datos y se ajusta para ser utilizado en otro. En un entorno donde la diversidad de datos y la necesidad de soluciones personalizadas son cada vez más importantes, la fusión de modelos se presenta como una estrategia clave para optimizar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial.
