Inyección de Ruido

Es una técnica utilizada para mejorar la robustez y capacidad de generalización de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Consiste en añadir pequeñas perturbaciones o modificaciones aleatorias a los datos de entrada durante el entrenamiento del modelo.

Su objetivo principal es evitar que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, reduciendo así el riesgo de sobreajuste.

El ruido puede ser gaussiano, uniforme u otro tipo dependiendo del dominio y las características del problema.

Se aplica en áreas como visión por computadora, procesamiento de señales y análisis de texto, entre otras.

Favorece la capacidad del modelo para manejar datos del mundo real con ruido o variaciones inesperadas.