Función de error

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, es una medida matemática utilizada para cuantificar la discrepancia entre los valores predichos por un modelo y los valores reales observados en el conjunto de datos.

Evalúa la precisión de un modelo, proporcionando información sobre qué tan bien está realizando sus predicciones o generando resultados.

Una función de error se utiliza como guía para ajustar los parámetros del modelo durante el proceso de entrenamiento.

Un modelo entrenado busca minimizar el valor de esta función, optimizando su capacidad de generalización para datos desconocidos.

Existen diversas formas de funciones de error, como el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE), entre otros, que se eligen según el tipo de problema y los objetivos específicos.

Su definición y uso son fundamentales en algoritmos de aprendizaje supervisado, ya que permiten ajustar iterativamente los pesos y sesgos del modelo para mejorar su desempeño.

A través de métodos como gradient descent, la función de error desempeña un papel central en la capacitación de redes neuronales y sistemas predictivos complejos.