Métodos Iterativos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, hacen referencia a técnicas que utilizan un enfoque repetitivo para optimizar soluciones, ajustar modelos o encontrar patrones en los datos.

Estos métodos se basan en actualizar progresivamente las hipótesis o parámetros del modelo mediante pasos sucesivos, evaluando y aprendiendo en cada iteración.

La idea principal es acercarse iterativamente a una solución óptima o lo suficientemente buena, minimizando errores o maximizando la precisión en cada ciclo.

Se aplican ampliamente en algoritmos de optimización, como el descenso por gradiente, donde los pesos de un modelo se ajustan iterativamente para reducir la función de pérdida.

Además, son fundamentales en técnicas como el clustering o la regresión, donde los modelos se ajustan mediante ciclos repetidos hasta alcanzar un criterio de convergencia adecuado.

Los métodos iterativos son esenciales para manejar grandes volúmenes de datos, ya que permiten dividir cálculos complejos en pasos manejables y escalables.

Aunque proporcionan flexibilidad y precisión, pueden ser sensibles a problemas como el sobreajuste, la convergencia lenta o el estancamiento en mínimos locales, según el contexto del modelo.