Descripción: Los modelos superpuestos son una categoría dentro del aprendizaje automático que se caracteriza por compartir algunos parámetros o estructuras comunes entre diferentes modelos. Esta técnica permite combinar las fortalezas de múltiples enfoques, facilitando la generalización y mejorando la precisión en tareas complejas. En esencia, los modelos superpuestos buscan optimizar el rendimiento al aprovechar la interrelación entre distintos modelos, lo que puede resultar en una mayor robustez y eficiencia. Estos modelos pueden ser utilizados en diversas aplicaciones, desde el procesamiento de datos hasta la analítica avanzada, donde la integración de diferentes perspectivas puede enriquecer el análisis y la interpretación de información. La flexibilidad de los modelos superpuestos también permite su adaptación a diferentes dominios y tipos de datos, lo que los convierte en una herramienta valiosa en el arsenal del aprendizaje automático moderno.
