Aproximación de Funciones

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al proceso de encontrar una función matemática que se acerque lo más posible a una relación subyacente entre los datos de entrada y salida observados.

Consiste en construir modelos que intenten predecir o explicar una variable objetivo basándose en uno o más conjuntos de datos de entrada.

Para esto, se utilizan técnicas como regresión lineal, redes neuronales, árboles de decisión y otros métodos que buscan minimizar la diferencia entre los valores reales y los predichos por la función.

Su objetivo principal es generalizar a nuevos datos, es decir, lograr que la función encontrada tenga un buen desempeño no solo con los datos entrenados, sino también con datos que no han sido vistos previamente.

Es fundamental en problemas supervisados, donde lo que se busca es aprender patrones o relaciones a partir de ejemplos etiquetados.

Además, el proceso puede implicar ajustar hiperparámetros, seleccionar características relevantes o transformar datos para mejorar el ajuste de la función.