Big-O Notation (Notación Big-O)

Es una notación matemática utilizada para describir el rendimiento de un algoritmo en términos de tiempo de ejecución o uso de recursos en función del tamaño de entrada.

En inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), establece una medida para evaluar la eficiencia de los algoritmos, considerando cómo escalan a medida que aumenta la cantidad de datos.

Permite clasificar la complejidad computacional de diferentes algoritmos, ayudando a los desarrolladores a elegir soluciones más eficientes para tareas específicas.

Se centra en el peor caso o en el comportamiento asintótico cuando el tamaño de los datos tiende al infinito, ignorando constantes y factores menos significativos.

Algunas de las expresiones más comunes incluyen O(1) para operaciones constantes, O(n) para operaciones lineales y O(n²) para operaciones cuadráticas, entre otras.

En proyectos de IA y ML, se utiliza para analizar operaciones como el entrenamiento de modelos, predicciones o cálculos con grandes volúmenes de datos.