Vector objetivo

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el término se refiere a la variable de salida o respuesta que el modelo busca predecir o aproximar.

Representa la información conocida que sirve como base para el entrenamiento de un modelo supervisado, donde los datos de entrada se relacionan con esta variable para aprender patrones subyacentes.

Puede ser un valor numérico en problemas de regresión, como el precio de una vivienda, o una categoría en problemas de clasificación, como identificar si un correo es spam o no.

En el contexto matemático, se expresa como una matriz o vector que contiene los valores que deben ser alcanzados o que representan el "objetivo" durante el proceso de ajuste del modelo.

Su adecuada definición y precisión impactan directamente en la calidad del modelo y en su capacidad para generalizar en nuevas predicciones o clasificaciones.

Es fundamental en la etapa de entrenamiento, ya que el modelo compara sus predicciones con estos valores utilizando funciones de pérdida o error para optimizar su desempeño.