Vector de pesos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es una representación numérica que contiene los valores ajustables utilizados por algoritmos de aprendizaje para modelar relaciones entre las variables de entrada y salida.

Cada peso dentro del vector actúa como un coeficiente que determina la influencia de una característica específica en el resultado o predicción del modelo.

Durante el proceso de entrenamiento, los pesos son optimizados iterativamente mediante técnicas como el descenso de gradiente, con el objetivo de minimizar la función de pérdida y mejorar la precisión del modelo.

En redes neuronales, los vectores de pesos conectan neuronas entre capas, definiendo cómo la información fluye y se transforma a través de la red.

Su correcta configuración y ajuste son esenciales para obtener un modelo competitivo y generalizable que sea capaz de realizar predicciones precisas en datos que no ha visto previamente.