Límite de Aprendizaje

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al punto en el que un modelo o sistema alcanza su capacidad máxima para aprender o mejorar su desempeño con los datos disponibles.

Esto ocurre cuando entrenar al modelo con más datos o realizar ajustes en la arquitectura no mejora su precisión ni reduce sus errores significativamente.

Puede deberse a limitaciones inherentes al modelo, insuficiencia o calidad deficiente de los datos, o a un sesgo en el conjunto de entrenamiento.

Es un indicador crítico en la evaluación del rendimiento de los algoritmos y ayuda a determinar cuándo es necesario cambiar el enfoque o replantear los métodos de aprendizaje.

Identificar este panorama es esencial para evitar problemas como el sobreentrenamiento o el uso ineficiente de recursos computacionales.