¿Cómo se pueden utilizar las técnicas de ensamblaje y apilamiento para mejorar el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo?
Los modelos de aprendizaje profundo pueden lograr resultados impresionantes en tareas complejas, pero también se enfrentan a desafíos como el sobreajuste, la alta varianza y la inestabilidad. ¿Cómo puede superar estas limitaciones y aumentar el rendimiento de su modelo? Una posible solución es utilizar técnicas de ensamblaje y apilamiento, que combinan múltiples modelos para crear una predicción más robusta y precisa. En este artículo, aprenderá qué son el ensamblaje y el apilamiento, cómo funcionan y cómo aplicarlos a sus proyectos de aprendizaje profundo.