Descripción: La regresión multimodal neural es una técnica que utiliza redes neuronales para predecir resultados continuos basados en entradas multimodales. Esto significa que puede integrar y procesar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes y audio, para generar predicciones más precisas y robustas. A diferencia de los modelos tradicionales que suelen trabajar con un solo tipo de dato, la regresión multimodal permite combinar información de diversas fuentes, lo que enriquece el proceso de aprendizaje y mejora la capacidad del modelo para generalizar. Las redes neuronales, que son la base de esta técnica, están compuestas por capas de nodos que simulan el funcionamiento del cerebro humano, permitiendo el aprendizaje a través de la experiencia. Esta capacidad de aprender de múltiples modalidades de datos es especialmente valiosa en contextos donde la información es compleja y variada, como en la interpretación de videos, la comprensión del lenguaje natural o el análisis de datos biomédicos. La regresión multimodal neural se ha convertido en un área de investigación activa, impulsada por el crecimiento de los datos disponibles y la necesidad de modelos que puedan manejar esta complejidad de manera efectiva.
