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.
Las oportunidades de negocio están en todas partes y muchas veces no sabemos cuales son los sectores con mayor potencial para el emprendimiento. [...]
Leer más »Es de vital importancia comprender, identificar y satisfacer las necesidades de los clientes. De este modo, nuestro negocio podrá ofrecer productos y [...]
Leer más »La implantación masiva de servicios en la nube en las empresas ha transformado el modo en que se realizaban las transacciones comerciales, pues conll [...]
Leer más »Fernando Pavón, CEO de Gamco y experto en Inteligencia Artificial aplicada al negocio nos explica en los ciclo de AceleraPYMES cómo las pequeñas em [...]
Leer más »
