Capacidad de Generalización

Habilidad de un modelo para aplicar el conocimiento adquirido durante su entrenamiento en datos nunca antes vistos.

Es uno de los aspectos fundamentales de los sistemas de machine learning, ya que determina su utilidad y versatilidad.

Una buena generalización implica que el modelo no memoriza los datos de entrenamiento, sino que identifica patrones subyacentes aplicables a diversas situaciones.

Factores como la calidad de los datos, la arquitectura del modelo y su complejidad influyen en la capacidad de generalización.

Modelos con baja generalización suelen incurrir en problemas de sobreajuste (overfitting) o subajuste (underfitting).

Evaluar la generalización requiere el uso de técnicas como la validación cruzada o el uso de conjuntos separados para pruebas y validación.

Es esencial lograr un equilibrio que permita una predicción precisa sin comprometer la adaptabilidad del modelo.

Diferencias clave entre entrenamiento e inferencia en Machine Learning