Adaptación de Parámetros

Proceso mediante el cual un modelo ajusta dinámicamente los valores de sus parámetros durante el entrenamiento para mejorar su desempeño en una tarea específica.

Esto se logra mediante técnicas de optimización, como el descenso de gradiente, que minimizan una función de costo o error.

La adaptación permite que el modelo aprenda patrones complejos de los datos y generalice mejor a datos no vistos.

Es fundamental en algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, ya que define la capacidad de aprendizaje del sistema.

Incluye factores como la tasa de aprendizaje, regularización y ajustes automáticos para evitar problemas como el sobreajuste o el subajuste.