Bootstrap

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hace referencia a un método estadístico utilizado para estimar la precisión de un modelo mediante técnicas de remuestreo de los datos disponibles.

Consiste en generar múltiples subconjuntos de datos a partir de una muestra original mediante selección aleatoria con reemplazo, formando así réplicas de los datos iniciales.

Este enfoque permite evaluar la estabilidad y generalización de un modelo al entrenarlo y probarlo en distintas configuraciones de datos simulados.

Proporciona una forma eficaz de calcular intervalos de confianza, errores estándar y varianza en situaciones donde los datos disponibles son limitados.

Es ampliamente empleado para la validación cruzada en machine learning, ayudando a prevenir el sobreajuste y determinar la robustez de un modelo predictivo.

Por su versatilidad y simplicidad, se ha convertido en una herramienta esencial en el desarrollo y evaluación de algoritmos de inteligencia artificial.