Estimación de modelos

Proceso mediante el cual se ajustan los parámetros de un modelo matemático o algorítmico utilizando un conjunto de datos representativo.

Tiene el objetivo de minimizar errores y mejorar la precisión del modelo en sus predicciones o clasificaciones.

Se aplica en diversas áreas del machine learning, como regresión y clasificación.

Los métodos comúnmente utilizados incluyen estimación por máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y optimización bayesiana.

La calidad de la estimación depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento utilizados.

Es una etapa crítica dentro del flujo de trabajo de la inteligencia artificial, ya que determina la capacidad del modelo para generalizar sus resultados a datos no vistos.