Dicotomía

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a la división o clasificación de datos, conceptos o problemas en dos categorías mutuamente excluyentes.

Es un enfoque ampliamente utilizado en tareas de clasificación binaria, donde los algoritmos aprenden a diferenciar entre dos posibles resultados, como spam o no spam, aprobado o rechazado, entre otros.

Este concepto es clave en la creación de algoritmos supervisados que buscan separar conjuntos de datos basándose en etiquetas predefinidas.

Un claro ejemplo se observa en el uso de modelos lineales, como la regresión logística, que clasifican puntos de datos según una función de decisión.

A pesar de su utilidad, las dicotomías también presentan limitaciones, especialmente al simplificar problemas complejos que podrían requerir enfoques multicategóricos o basados en datos continuos.