Generalización

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, hace referencia a la capacidad de un modelo para desempeñarse efectivamente en datos nuevos e invisibles que no fueron parte del conjunto de entrenamiento.

Es una medida clave de la eficacia de un modelo, ya que refleja su habilidad para capturar patrones generales en lugar de simplemente memorizar ejemplos específicos.

Un modelo con buena generalización puede adaptarse a diversos escenarios o problemas relacionados sin necesidad de ser reformulado o entrenado nuevamente.

Los desafíos comunes incluyen el sobreajuste, donde el modelo aprende en exceso los detalles del conjunto de datos de entrenamiento, comprometiendo su desempeño en datos reales.

El equilibrio entre el rendimiento del modelo en el conjunto de entrenamiento y su precisión en datos externos es fundamental para lograr generalización.