Noise Injection (Inyección de Ruido)

Técnica utilizada durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que consiste en agregar ruido aleatorio a los datos de entrada o a los parámetros del modelo.

Tiene como objetivo mejorar la robustez del modelo frente a variaciones o datos inusuales, reduciendo la probabilidad de sobreajuste y ayudando a generalizar mejor ante datos no vistos.

El ruido introducido puede ser aditivo, multiplicativo o generarse mediante distribuciones estadísticas como Gaussianas, según los requisitos del modelo y la tarea específica.

Se aplica comúnmente en redes neuronales profundas y otros enfoques de machine learning para estabilizar el proceso de optimización y mejorar el rendimiento general en entornos ruidosos o con datos incompletos.