Ajuste de Modelo (Model Fitting)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hace referencia al proceso mediante el cual un modelo matemático se ajusta a un conjunto de datos con el objetivo de aprender patrones subyacentes.

Este proceso implica optimizar los parámetros del modelo para minimizar el error entre las predicciones realizadas por el modelo y los valores reales presentes en los datos de entrenamiento.

Durante este ajuste, técnicas como la optimización, derivadas del cálculo y algoritmos específicos, son empleadas para calibrar el modelo de manera eficiente.

Un modelo bien ajustado logra capturar las características esenciales de los datos sin sobreajustarse ni infraajustarse.

El sobreajuste se produce cuando el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento, mientras que el infraajuste ocurre cuando el modelo no logra capturar patrones relevantes en los datos.

Un correcto ajuste es fundamental para garantizar la capacidad de generalización del modelo, es decir, su desempeño sobre datos nuevos y no vistos previamente.

Este proceso es uno de los pilares fundamentales para el desarrollo efectivo de algoritmos de machine learning.