Um exemplo disso é a utilização de dados sintéticos com distribuições diferentes, tais como assimétricas, normais simétricas, uniformes e multimodais. Esses tipos de dados podem ser difíceis de serem lidados por um modelo de IA único. No entanto, usando uma combinação de modelos, como o U-MAL (Mistura Universal de Laplacianos Assimétricos), é possível adaptar-se a esses dados, permitindo que diferentes modelos se especializem em subdomínios diferentes.
Essa abordagem é particularmente útil em aplicações que requerem modelo probabilístico, como detecção e previsão de cheias. Nessas áreas, é fundamental considerar various fatores, como a variação no nível do mar, a precipitação pluviométrica e a topografia do local.
Além disso, a abordagem de multi-modelo pode escalar melhor e modelar variações, levando a previsões mais precisas. É o que demonstra o sucesso da Google em utilizar essa abordagem para previsões, como descrito em um artigo sobre o assunto.
Em resumo, ao invés de depender de um modelo gigante, a combinação de múltiplos modelos pode levar a resultados mais precisos e escalabilidade em aplicações que requerem modelos probabilísticos.