Filtro adaptativo

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un algoritmo o modelo que ajusta dinámicamente sus parámetros en función de los datos de entrada y las condiciones cambiantes del entorno.

El propósito principal es optimizar su rendimiento a medida que se procesa nueva información, mejorando su capacidad para resolver problemas o realizar tareas específicas.

Utiliza un enfoque iterativo que le permite aprender de los errores cometidos y adaptarse continuamente, lo que lo hace especialmente útil en escenarios donde los datos o patrones son no estacionarios o impredecibles.

Esta técnica es comúnmente aplicada en sistemas de procesamiento de señales, análisis de series temporales, sistemas de recomendación y aplicaciones de control autónomo.

Las ventajas incluyen mayor flexibilidad y robustez frente a variaciones en los datos, aunque puede requerir más recursos computacionales y tiempos de convergencia prolongados en comparación con métodos estáticos.