Sobreajuste

El sobreajuste ocurre cuando un modelo de IA aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, incluidas las anomalías, errores o patrones aleatorios que en realidad no importan. Como resultado, el modelo funciona muy bien con los datos en los que se entrenó, pero tiene dificultades cuando se enfrenta a datos nuevos y no vistos. Es como un estudiante que memoriza cada palabra de un libro de texto pero no entiende realmente la materia y falla en el examen cuando las preguntas están formuladas de manera diferente.

Para evitar el sobreajuste, los desarrolladores utilizan técnicas como simplificar el modelo, añadir datos de entrenamiento más diversos o utilizar algo llamado regularización. El objetivo es crear un modelo que aprenda los patrones generales en los datos y no solo memorice las respuestas. Un modelo bien equilibrado debe funcionar bien tanto con los datos de entrenamiento como con los datos del mundo real.