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.
Hoy vamos a hablar sobre cómo prever problemas de pagos y prever los problemas en aquellos clientes que actualmente no te lo están dando. En G [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos de las tecnologías más populares utilizadas para construir sistemas inteli [...]
Leer más »El software de optimización comercial basado en la inteligencia artificial debe tener feedback de las acciones comerciales llevadas a cabo, de las nu [...]
Leer más »La captación de nuevos clientes es uno de los procesos con mayor importancia y dificultad para una empresa. Tradicionalmente ha sido necesario recurr [...]
Leer más »