Convergencia

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al proceso mediante el cual un modelo iterativo alcanza un estado en el que los cambios sucesivos en sus parámetros se vuelven mínimos o insignificantes.

Generalmente, esto sucede cuando el algoritmo ha logrado optimizar su función de pérdida, aproximándose a un mínimo local o global.

Es un indicador clave de que el modelo ha aprendido y ajustado sus parámetros adecuadamente basándose en los datos de entrenamiento.

La velocidad y calidad de este proceso dependen de factores como la función de optimización, el tamaño del paso del aprendizaje (learning rate) y la complejidad del modelo.

La falta de convergencia puede implicar problemas como errores en el diseño del modelo, datos insuficientes o un aprendizaje mal calibrado.