El sobreajuste, o overfitting en inglés, es un término utilizado en aprendizaje automático para describir un modelo que ha sido demasiado ajustado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos nuevos o no vistos. Es decir, el modelo se ha aprendido los datos de entrenamiento "de memoria", en lugar de capturar las relaciones subyacentes en los datos. Esto puede ocurrir cuando el modelo es demasiado complejo o se entrena durante demasiado tiempo, lo que lleva a una mayor capacidad del modelo para ajustarse a los datos de entrenamiento en lugar de generalizar a nuevos datos. Los métodos para evitar el sobreajuste incluyen la validación cruzada, la reducción de la complejidad del modelo y la adición de regularización.
Para saber cómo funciona la tecnología semántica, lo primero que debes saber es que se encarga de ayudar a los sistemas de inteligencia artificial [...]
Leer más »La integración de herramientas para análisis predictivo es ya habitual en las grandes empresas, pero gracias a la evolución y, sobre todo, a la dem [...]
Leer más »Muchas veces nos preguntamos dónde se aplica el Big Data y podemos suponer una gran relevancia de Big Data para los negocios. Esto explica el gran in [...]
Leer más »El deep learning se traduce como aprendizaje profundo y es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se encuentra englobado dentro del machine learn [...]
Leer más »
