Los Múltiples Mapas Auto-Organizados (MSOM, por sus siglas en inglés) son una técnica de aprendizaje no supervisado en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning.

Un MSOM consiste en la combinación de múltiples mapas auto-organizados, que son redes neuronales artificiales utilizadas para el análisis de datos y la visualización de datos de alta dimensión. Cada mapa auto-organizado se entrena con una parte diferente del conjunto de datos de entrada, lo que permite la identificación de diferentes patrones y características en los datos.

Estos se construyen en forma de cascada, de manera que se tienen múltiples capas donde cada una usa la información de la salida de las capas anteriores. De esta manera, a medida que se avanza hacia el final la información toma un significado de más alto nivel

La técnica de MSOM se utiliza comúnmente en el análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados, como imágenes, señales de audio y texto. Los MSOM permiten una visualización efectiva de los datos en múltiples dimensiones, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias.

Los MSOM también se utilizan en aplicaciones de reconocimiento de patrones, como la detección de anomalías en datos de sensores o la identificación de características distintivas en imágenes médicas. La combinación de múltiples mapas auto-organizados permite la identificación de múltiples patrones en diferentes partes del conjunto de datos, lo que puede mejorar la precisión y la eficiencia del análisis.