Número de Épocas (Number of Epochs)

Representa el número total de pasadas completas que un algoritmo de aprendizaje realiza sobre el conjunto de datos de entrenamiento durante el proceso de optimización.

En cada época, el modelo analiza todo el conjunto de datos y ajusta sus parámetros internos según los errores observados.

Un mayor número de épocas puede permitir que el modelo aprenda patrones más complejos, aunque también incrementa el riesgo de sobreajuste si el entrenamiento no se detiene adecuadamente.

Es un hiperparámetro clave en el aprendizaje supervisado y el aprendizaje profundo, que debe seleccionarse considerando el tamaño del conjunto de datos, la tasa de aprendizaje y las capacidades de procesamiento disponibles.

Durante el entrenamiento, se combina con otros métodos, como el uso de lotes (batching), para dividir el conjunto de datos en partes más pequeñas y así optimizar el rendimiento computacional.