Descripción: Un modelo heterogéneo es un enfoque en el que se combinan diferentes tipos de algoritmos o técnicas para resolver un problema específico. Esta combinación permite aprovechar las fortalezas de cada método, lo que puede resultar en un rendimiento superior en comparación con el uso de un solo algoritmo. Los modelos heterogéneos son especialmente útiles en contextos donde los datos son complejos y variados, ya que pueden integrar diferentes fuentes de información y tipos de datos, como texto, imágenes y datos estructurados. Además, estos modelos pueden adaptarse a diversas tareas, desde clasificación y regresión hasta detección de anomalías. La flexibilidad de los modelos heterogéneos también se traduce en una mayor robustez, ya que pueden mitigar el riesgo de sobreajuste al combinar múltiples perspectivas y enfoques. En el ámbito de AutoML (Automated Machine Learning), los modelos heterogéneos juegan un papel crucial, ya que permiten automatizar el proceso de selección y combinación de algoritmos, facilitando la creación de modelos de alto rendimiento sin la necesidad de intervención manual constante. Esta capacidad de integración y adaptación hace que los modelos heterogéneos sean una herramienta valiosa en la ciencia de datos moderna, donde la diversidad de datos y la complejidad de los problemas son la norma.
