Descripción: Los Modelos Dirigidos son enfoques de modelado que se diseñan específicamente para abordar problemas o conjuntos de datos particulares. Estos modelos se caracterizan por su capacidad para integrar múltiples modalidades de datos, como texto, imágenes y audio, permitiendo una comprensión más rica y contextualizada de la información. A diferencia de los modelos tradicionales que pueden centrarse en un solo tipo de dato, los modelos dirigidos buscan aprovechar la sinergia entre diferentes fuentes de información, lo que resulta en un rendimiento superior en tareas complejas. Esta capacidad de combinar datos multimodales es especialmente relevante en campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde la diversidad de datos puede mejorar la precisión y la robustez de las predicciones. Además, los modelos dirigidos son flexibles y pueden adaptarse a diferentes dominios, lo que los convierte en herramientas valiosas para investigadores y profesionales que buscan soluciones personalizadas a problemas específicos.
