Estrategia de regularización

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la estrategia de regularización se refiere a un conjunto de técnicas diseñadas para reducir el sobreajuste en los modelos, mejorando su capacidad generalizadora frente a datos no vistos.

Estas técnicas penalizan la complejidad del modelo, favoreciendo soluciones más simples que eviten adaptar excesivamente los datos de entrenamiento.

Incluyen métodos como la regularización L1 y L2, el uso de Dropout, la normalización de pesos y las introducciones de técnicas como Early Stopping.

La regularización también puede ajustarse mediante hiperparámetros, permitiendo equilibrar la precisión en los datos de entrenamiento con el rendimiento del modelo en datos de validación o prueba.

Su implementación garantiza modelos más robustos y estables frente a variaciones de datos, reduciendo problemas de ruido y redundancia.