Descripción: Los modelos adaptativos son sistemas que ajustan sus parámetros en función de los datos entrantes, permitiendo una respuesta dinámica a cambios en el entorno o en la información disponible. Estos modelos son fundamentales en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que permiten a los algoritmos aprender y mejorar su rendimiento a medida que se exponen a nuevos datos. La adaptabilidad es una característica clave, ya que permite a los modelos no solo ajustarse a patrones existentes, sino también adaptarse a nuevas tendencias o anomalías que pueden surgir. Esto se traduce en una mayor precisión y eficacia en tareas como la predicción, clasificación y reconocimiento de patrones. Los modelos adaptativos pueden ser implementados en diversas arquitecturas, incluyendo redes neuronales, algoritmos de regresión y sistemas de recomendación, entre otros. Su capacidad para aprender de manera continua y mejorar con el tiempo los convierte en herramientas valiosas en un mundo donde los datos son cada vez más abundantes y complejos.
