Métodos Regularizadores

Son técnicas utilizadas para prevenir el sobreajuste (overfitting) en modelos de aprendizaje automático, asegurando que estos generalicen bien en datos no vistos.

Están diseñados para introducir restricciones o penalizaciones durante el proceso de entrenamiento, limitando la complejidad del modelo y evitando que se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento.

Entre los métodos más comunes se encuentran la regularización L1 (Lasso), que fomenta la generación de modelos más escasos eliminando características irrelevantes, y la regularización L2 (Ridge), que distribuye el peso entre las características para evitar valores extremos en los parámetros.

Otras técnicas incluyen el Dropout, que aleatoriamente desactiva neuronas durante el entrenamiento de redes neuronales, y la normalización, que garantiza que los valores de entrada o salida estén dentro de rangos específicos para estabilizar el aprendizaje.

El uso adecuado de estas técnicas es crucial para construir modelos robustos que equilibren el ajuste a los datos de entrenamiento y la capacidad de predicción en casos reales.