Ajuste por Regularización

Es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para prevenir el sobreajuste de los modelos a los datos de entrenamiento.

Consiste en agregar un término de penalización a la función de pérdida del modelo, incentivando soluciones que mantengan los pesos o parámetros del modelo dentro de un rango controlado.

Existen diversas formas de regularización, como L1 (Lasso), que incentiva la escasez en los parámetros al reducir algunos de ellos a cero, y L2 (Ridge), que busca minimizar la magnitud de todos los parámetros sin forzarlos a ser exactamente iguales a cero.

Ayuda a mejorar la capacidad de generalización del modelo al evitar que aprenda patrones específicos y ruidosos de los datos de entrenamiento.

Es esencial para manejar problemas asociados a modelos complejos, como las redes neuronales profundas, donde la flexibilidad excesiva puede resultar en un rendimiento deficiente con datos nuevos.