Iteración

Proceso fundamental en el desarrollo y mejora de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que consiste en repetir un ciclo de operaciones o pasos definidos, ajustando parámetros y optimizando resultados progresivamente.

En el aprendizaje supervisado, este concepto se utiliza para ajustar los pesos en modelos como las redes neuronales durante el entrenamiento a través de técnicas como el descenso de gradiente.

Cada uno de estos ciclos es una oportunidad para que el modelo refine sus predicciones y minimice el error en función de los datos de entrada y las salidas esperadas.

En procesos no supervisados, también se aplica para refinar agrupaciones o representaciones latentes del conjunto de datos.

La cantidad y calidad de las iteraciones realizadas pueden impactar directamente el desempeño final del modelo.