Muestras de Entrenamiento

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al conjunto de datos seleccionados y utilizados para entrenar un modelo.

Estos datos actúan como la base para que el algoritmo aprenda y ajuste sus parámetros internos, con el objetivo de identificar patrones y realizar predicciones.

La calidad, diversidad y cantidad de los datos en esta fase son fundamentales para lograr un modelo eficiente y preciso.

Su selección debe representar adecuadamente el problema que se busca resolver, minimizando sesgos y garantizando su relevancia.

Durante el proceso de entrenamiento, el modelo analiza estas muestras para ajustar su comportamiento, buscando generalizar correctamente en futuros datos nuevos.