Zona de hipótesis
En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al espacio teórico donde se encuentran todas las posibles soluciones, modelos o parámetros que podrían explicar una relación entre variables o predecir un resultado.
Este concepto es particularmente importante en el entrenamiento de modelos, ya que el objetivo del aprendizaje es explorar esta zona de manera eficiente para encontrar el modelo más adecuado.
La calidad de la exploración en esta zona influye directamente en la capacidad del algoritmo para generalizar y ofrecer soluciones óptimas en casos no vistos anteriormente.
Está asociada a técnicas como algoritmos de optimización, métodos de validación cruzada y regularización, que buscan evitar problemas como el sobreajuste o el subajuste.
En el diseño de sistemas de aprendizaje, se emplean métricas de desempeño para comparar distintas opciones dentro de esta zona y seleccionar aquellas que mejor satisfagan los objetivos establecidos.