El ensamble de aprendizaje en ML es una técnica avanzada que permite mejorar la precisión y la estabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Al combinar varios modelos en un ensamble, se pueden superar las limitaciones individuales de cada modelo y obtener resultados más robustos y consistentes. Sin embargo, también hay desafíos importantes en términos de ajuste de hiperparámetros y selección de modelos, por lo que se requiere una cuidadosa planificación y evaluación en la implementación del ensamble. En general, el ensamble de aprendizaje en ML sigue siendo un área de investigación y desarrollo activa en la comunidad de aprendizaje automático, con muchas oportunidades para mejorar y expandir su uso en aplicaciones prácticas.
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