Umbral dinámico

Es un enfoque utilizado en inteligencia artificial y aprendizaje automático para ajustar automáticamente los parámetros de decisión o clasificación en función de los datos o condiciones específicas del contexto.

En lugar de establecer un valor fijo para diferenciar entre clases o tomar decisiones, este método adapta el umbral de forma dinámica en tiempo real para maximizar la precisión o minimizar los errores.

Su implementación es especialmente útil en sistemas que operan en entornos cambiantes, donde un valor estático podría no ser eficaz en todo momento.

Esta técnica se emplea comúnmente en tareas como detección de anomalías, clasificación binaria o segmentación de datos, mejorando significativamente el rendimiento del modelo.

El cálculo del umbral dinámico puede basarse en estadísticas de los datos en un momento dado, como la media o la desviación estándar, o en estrategias más complejas como algoritmos adaptativos.