Los modelos híbridos son modelos de inteligencia artificial que combinan diferentes técnicas de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento y la precisión de la predicción. Estos modelos combinan características de diferentes modelos y algoritmos de aprendizaje automático para aprovechar sus fortalezas y minimizar sus debilidades. Los modelos híbridos se utilizan a menudo en aplicaciones de aprendizaje automático que involucran múltiples fuentes de datos o múltiples tipos de datos, como en el análisis de datos médicos, el análisis de datos financieros y el análisis de datos de marketing. Algunos ejemplos de modelos híbridos incluyen los modelos basados en árboles de decisión y los modelos basados en redes neuronales, que combinan la simplicidad y la transparencia de los árboles de decisión con la capacidad de los modelos basados en redes neuronales para modelar relaciones complejas en los datos. Otro ejemplo es la combinación de modelos basados en reglas y modelos basados en aprendizaje profundo para aprovechar la facilidad de interpretación de los modelos basados en reglas y la capacidad de los modelos basados en aprendizaje profundo para modelar relaciones no lineales en los datos.
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