Epoca (Epoch)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a una iteración completa sobre todo el conjunto de datos de entrenamiento durante el proceso de aprendizaje de un modelo.

Esta etapa consiste en que el algoritmo procesa cada ejemplo del conjunto de datos, ajustando los parámetros del modelo según el error calculado en cada paso.

Es un concepto clave en el aprendizaje supervisado y no supervisado, comúnmente utilizado para medir el progreso del entrenamiento de redes neuronales.

Por lo general, se requiere múltiples de estas iteraciones para que el modelo alcance un alto rendimiento, permitiendo que refine sus predicciones o clasificaciones mediante el ajuste continuo de sus pesos.