Descripción: Un modelo jerárquico es un modelo estadístico que organiza datos en múltiples niveles de estructura, permitiendo una representación más rica y compleja de la variabilidad en los datos. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde los datos están agrupados o anidados, como en estudios que involucran múltiples mediciones de individuos dentro de grupos. Los modelos jerárquicos permiten capturar tanto la variabilidad entre grupos como la variabilidad dentro de cada grupo, lo que proporciona una comprensión más profunda de las relaciones subyacentes. En el contexto de aprendizaje automático, los modelos jerárquicos pueden ser utilizados para procesar datos estructurados, donde las características de los datos pueden ser organizadas en diferentes niveles de abstracción. Esto facilita el aprendizaje de patrones complejos y la inferencia en contextos donde los datos tienen una estructura jerárquica natural. Además, en el aprendizaje supervisado, estos modelos pueden mejorar la precisión de las predicciones al considerar la estructura de los datos. En el ámbito de la inteligencia artificial perimetral (Edge AI), los modelos jerárquicos pueden optimizar el procesamiento de datos en dispositivos con recursos limitados, permitiendo decisiones rápidas y eficientes basadas en la jerarquía de la información disponible.
