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El error de entrenamiento en IA y aprendizaje automático es la discrepancia entre las salidas predichas por un modelo y las salidas reales durante el entrenamiento. Es una métrica clave para evaluar el rendimiento del modelo, pero debe considerarse junto con el error de prueba para evitar sobreajuste o subajuste.
La regularización en inteligencia artificial (IA) se refiere a un conjunto de técnicas utilizadas para evitar el sobreajuste en los modelos de aprendizaje automático mediante la introducción de restricciones durante el entrenamiento, lo que permite una mejor generalización a datos no vistos.
El sobreajuste es un concepto crítico en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), que ocurre cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido, lo que lleva a una mala generalización en nuevos datos. Descubre cómo identificar y prevenir el sobreajuste con técnicas efectivas.
La validación cruzada es un método estadístico utilizado para evaluar y comparar modelos de aprendizaje automático, particionando los datos en conjuntos de entrenamiento y validación múltiples veces, asegurando que los modelos se generalicen bien a datos no vistos y ayudando a prevenir el sobreajuste.
