Minimización de Pérdida

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hace referencia al proceso fundamental para optimizar un modelo, cuyo objetivo es reducir al máximo posible la discrepancia entre las predicciones generadas y los valores reales esperados, denominados "pérdida".

Se lleva a cabo mediante el ajuste iterativo de los parámetros del modelo, utilizando algoritmos de optimización como el descenso por gradiente.

La "pérdida" se mide a través de una función de pérdida específica, que puede variar según el tipo de problema abordado, como regresión, clasificación o clustering.

El éxito de este proceso es crucial para mejorar la precisión y eficiencia del modelo de aprendizaje, lo que impacta directamente en su capacidad de generalización.

En resumen, representa el núcleo de los métodos matemáticos utilizados para garantizar que un sistema de aprendizaje automático cumpla adecuadamente con su propósito.