Cómo lidiar con múltiples resultados mutuamente dependientes en el aprendizaje automático

No estoy absolutamente seguro de lo que quieres decir con “trato”. ¿Te refieres a sincronizar? Llegar a una resultante? ¿Entiendes lo que estás mirando? ¿Qué hacer a continuación? ¿Verifica los resultados matemáticamente? Como saben, el término Resultados mutuamente dependientes es primo cercano de la interdependencia. Excepto que este último término puede usarse en otros campos, como país, ciudad, humano. Tenemos múltiples comunidades más o menos independientes que en algunos casos son completamente independientes y otras que son interdependientes. Mi ejemplo favorito es que, en el caso de las comunidades, ¿cómo explican las diferencias de personalidad entre Chicago y San Francisco?

Buscaría una resultante. No importa cuántos o cuán fuertes o débiles, incluso los resultados incompletos, una sola resultante de todos los diferentes resultados ‘apuntan’ en una sola dirección. Solo crearían resultados únicos, pero dado que son interdependientes, el cambio de ‘pesos’. Se puede llegar matemáticamente a qué se dirige la suma de todas estas fuerzas. La suma es mayor que las partes. En cierto sentido, estaría buscando un valor emergente que lo guiara en la dirección de qué hacer a continuación.

Espero que esto sea de alguna ayuda.