Optimización

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning), se refiere al proceso de ajustar y perfeccionar modelos, algoritmos o funciones para mejorar su rendimiento en tareas específicas.

Consiste en encontrar los parámetros o configuraciones que minimicen errores y maximicen la exactitud o eficiencia del sistema, aplicando técnicas matemáticas y computacionales.

Incluye la selección de hiperparámetros, ajuste de pesos en redes neuronales y modificación de funciones de costos o objetivos.

Se utilizan métodos como optimización por gradiente, algoritmos evolutivos o búsqueda bayesiana para dirigir el proceso hacia mejores soluciones.

Es una etapa clave que impacta directamente en la capacidad de un modelo para generalizar y adaptarse a datos nuevos o no vistos.

Su correcta implementación puede marcar la diferencia entre un modelo funcional y un modelo no efectivo en el contexto del aprendizaje automático.