Además de los tipos de aprendizaje y las técnicas de ajuste y alineación, el desarrollo práctico de sistemas de inteligencia artificial requiere aplicar estrategias que mejoren la eficiencia, el rendimiento y la capacidad generalización de los modelos (su habilidad para trabajar bien con datos nuevos que no ha visto durante su entrenamiento.).

Estas técnicas no constituyen tipos de aprendizaje en sí mismos, pero son fundamentales para obtener resultados sólidos y adaptables en contextos reales.

Vamos a ver las más importantes:

Destilación de modelos (Model Distillation)

La destilación es una técnica de compresión en la que un modelo más pequeño y ligero (llamado modelo alumno) se entrena para imitar el comportamiento de un modelo más grande y complejo (modelo profesor).

El objetivo es lograr un rendimiento similar al del modelo original, pero con menos coste computacional. Esto es muy importante si hablamos de uso en dispositivos con recursos limitados o aplicaciones en tiempo real.

Durante el proceso, el modelo alumno no se entrena directamente con los datos originales, sino con las salidas suavizadas (probabilidades) del modelo profesor, lo que permite capturar información más rica que las etiquetas duras tradicionales.

Combinación de modelos (Ensemble Learning)

El ensemble learning es una estrategia que consiste en combinar modelos diferentes para mejorar el rendimiento global. La idea es que, al mezclar varios puntos de vista, el sistema sea más preciso, fuerte y menos propenso a errores que un modelo único.

Estas técnicas aprovechan la diversidad entre modelos para reducir errores comunes como el sobreajuste (que es cuando el modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, pero falla al generalizar cuando se enfrenta a datos nuevos) o la alta varianza (que el modelo sea muy sensible a los cambios y a la novedad de los datos).

Se utilizan con frecuencia en tareas de machine learning como la clasificación, la regresión (cuando el objetivo es predecir un valor numérico continuo) o la detección (de anomalías u objetos).

Las técnicas más utilizadas son:

Bagging (Bootstrap Aggregating)

Bagging consiste en entrenar varios modelos independientes, cada uno con un subconjunto diferente del conjunto de entrenamiento, obtenido mediante muestreo aleatorio con reemplazo (bootstrap, es decir que cada vez que se selecciona un dato, este puede volver a ser elegido otra vez).

Una vez entrenados, las predicciones de estos modelos se combinan

• Por votación en tareas de clasificación.
• Por promedio en tareas de regresión.

Esta técnica reduce la varianza del modelo final, lo que ayuda a evitar el sobreajuste y mejora la estabilidad del sistema.

Boosting

A diferencia de bagging, en boosting los modelos no se entrenan en paralelo, sino uno tras otro, de forma secuencial.

Cada modelo nuevo se entrena prestando especial atención a los errores cometidos por el modelo anterior, lo que permite al sistema mejorar iterativamente su rendimiento.

Esta técnica es muy eficaz para construir modelos altamente precisos, aunque puede ser más sensible al sobreajuste si no se controla bien. Algoritmos como AdaBoost, Gradient Boosting o XGBoost se basan en este enfoque.

Stacking

En el stacking, se utilizan varios modelos base, que pueden ser del mismo tipo o de tipos distintos, pero todos entrenados sobre el mismo conjunto de datos.

Luego, se entrena un modelo adicional llamado modelo meta que aprende a combinar las predicciones de los modelos base para generar una predicción final mucho más precisa.

Este enfoque permite aprovechar lo mejor de cada modelo individual, compensando sus debilidades con los aciertos de otros.

Aprendizaje por ensamblado (ensemble learning)

Es el término general que utilizamos para englobar todas las técnicas anteriores. Se basa en la idea de que utilizar varios modelos, si los combinamos (o ensamblamos) adecuadamente, van a generar un sistema mucho más preciso y estable.

Selección y refinamiento de salidas

Estas técnicas no actúan en el entrenamiento del modelo, sino sobre el procesamiento y evaluación de sus salidas, con el fin de garantizar que las respuestas producidas cumplan ciertos estándares de calidad, coherencia o seguridad.

Las principales son:

Muestreo por rechazo (Rejection Sampling)

Se basa en generar múltiples salidas potenciales del modelo y aplicar un criterio de selección para filtrar aquellas que no cumplan con condiciones específicas (por ejemplo, que no tengan la suficiente coherencia, adecuación o seguridad). Las respuestas descartadas ya no se utilizan, y solo se conserva la mejor según la métrica que hayamos definido. Esta técnica es habitual en modelos generativos de lenguaje o imagen.

Group Relative Policy Optimization (GRPO)

Es una técnica de optimización dentro del aprendizaje por refuerzo que prescinde del uso de un modelo crítico o señal de recompensa externa, y en su lugar evalúa las acciones del modelo comparándolas entre sí. A través de un sistema de puntuación relativa basado en un grupo de resultados, permite que el modelo aprenda a preferir las acciones que fueron mejores dentro del conjunto. Esta aproximación permite mejorar políticas sin necesidad de retroalimentación humana directa o recompensas explícitas.