Niveles de Abstracción

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, los niveles de abstracción se refieren a las distintas capas conceptuales que estructuran y organizan la complejidad inherente en estos sistemas.

Estos niveles permiten visualizar y analizar los modelos y algoritmos desde perspectivas más generales o más específicas, según sea necesario.

En los niveles más altos de abstracción, se trabajan conceptos generales, como representación de datos, objetivos de aprendizaje, y estructuras globales del modelo.

En los niveles más bajos, se estudian detalles más técnicos, como funciones matemáticas, parámetros del modelo, y operaciones específicas del algoritmo.

Este enfoque por niveles facilita la comprensión, el desarrollo y la optimización de sistemas complejos de machine learning.