Acoplamiento de Datos

Es un concepto crítico que describe la relación entre los datos de entrada y salida utilizados en un modelo de inteligencia artificial o aprendizaje automático.

Se refiere a la medida en que los datos de entrada están relacionados con las características o etiquetas esperadas de salida.

Un acoplamiento débil significa que el modelo está menos influenciado por los datos específicos del conjunto de entrenamiento, promoviendo una mayor capacidad generalizadora.

Por el contrario, un acoplamiento fuerte puede llevar a problemas como el sobreajuste, donde el modelo depende demasiado de patrones específicos del conjunto de datos y no generaliza bien a nuevos datos.

En el ámbito del machine learning, se busca optimizar el acoplamiento de datos para garantizar que el modelo entrenado sea robusto, eficiente y aplicable en una variedad de escenarios.