El aprendizaje conjunto se ha convertido en un enfoque popular en el aprendizaje automático, ya que combina múltiples modelos para producir mejores resultados que cualquier modelo individual por sí solo. Dos técnicas comunes en el aprendizaje en conjunto son el embolsado y el impulso.
Bagging, o Bootstrap Aggregating, es un método que tiene como objetivo disminuir la varianza en los modelos. Funciona entrenando múltiples modelos en diferentes subconjuntos aleatorios de datos de entrenamiento y luego promediando sus predicciones. Esto ayuda a reducir el impacto de los valores atípicos y el ruido en los datos, lo que da como resultado un modelo más estable y preciso.
El impulso, por otro lado, se centra en reducir el sesgo en los modelos. Funciona entrenando secuencialmente una serie de modelos débiles, donde cada modelo posterior intenta corregir los errores de su predecesor. Este proceso iterativo da como resultado un modelo sólido que es mejor para generalizar y hacer predicciones precisas.
La principal diferencia entre embolsado e impulso radica en cómo combinan las predicciones de múltiples modelos. El ensacado se basa en un entrenamiento paralelo, donde cada modelo se entrena de forma independiente y sus predicciones se combinan mediante promedios o votaciones. Boosting, por otro lado, utiliza entrenamiento secuencial, donde cada nuevo modelo se centra en los errores cometidos por los modelos anteriores.
Tanto el embolsado como el impulso tienen sus propias fortalezas y debilidades. El ensacado tiende a funcionar bien con modelos de alta varianza, como los árboles de decisión, ya que ayuda a reducir el sobreajuste y mejorar la generalización. Por otro lado, el impulso es eficaz con modelos con alto sesgo, ya que se centra en mejorar la precisión general y el poder predictivo del modelo.
En la práctica, la elección entre embolsado e impulso depende del problema específico en cuestión y de las características del conjunto de datos. No es raro ver ambas técnicas utilizadas en combinación para mejorar aún más el rendimiento del modelo.
Un aspecto importante a considerar al utilizar técnicas de aprendizaje en conjunto es la diversidad de los modelos base. Tanto el embolsado como el impulso dependen del uso de diferentes tipos de modelos o subconjuntos de datos para crear diversas predicciones. Esto ayuda a garantizar que los modelos individuales cometan diferentes errores, que pueden corregirse mediante agregación o entrenamiento secuencial.
En conclusión, bagging y boosting son dos técnicas populares en el aprendizaje conjunto que tienen como objetivo mejorar la precisión y estabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Mientras que el ensacado se centra en reducir la varianza, el impulso tiene como objetivo disminuir el sesgo en los modelos. Ambas técnicas tienen sus propias fortalezas y debilidades, y la elección entre ellas depende del problema específico y del conjunto de datos. Cuando se utiliza de forma eficaz, el aprendizaje conjunto puede conducir a un mejor rendimiento predictivo y una mejor generalización.