Aprendizaje Invertido

En inteligencia artificial, se refiere a un enfoque metodológico en el que el resultado o la estructura deseada del modelo se especifica primero, y el proceso de aprendizaje trabaja retrospectivamente para ajustar los parámetros que permitan alcanzar ese estado ideal.

Este enfoque puede implicar el uso de técnicas que invierten la dirección habitual del flujo de información dentro de un modelo, ayudando a identificar configuraciones o patrones óptimos para cumplir con los objetivos específicos.

Es una estrategia útil en escenarios donde los objetivos están claramente definidos desde el inicio y se desean explorar las condiciones necesarias para lograrlos, mejorando la eficiencia y personalización del aprendizaje automático.