Umbral de error

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un valor predefinido que establece el límite aceptable de error en un modelo o sistema.

Es un parámetro clave que guía la precisión y los objetivos de desempeño durante el entrenamiento y la validación de un modelo.

Si el error calculado durante la evaluación excede este umbral, el modelo podría requerir ajustes en los hiperparámetros, un refinamiento en los datos de entrada o un cambio en la arquitectura utilizada.

Su propósito principal es balancear entre la precisión y la generalización para evitar problemas como el sobreajuste o el subajuste.

En un entorno productivo, permite decidir si un modelo es apto para ser implementado o si necesita más optimización antes de su despliegue.