Aprendizaje automático: la importancia de la generalización

En el contexto del aprendizaje automático, "no generalizado" se refiere a un modelo que no ha sido entrenado con un conjunto diverso de datos. Un modelo generalizado es aquel que puede manejar una amplia gama de entradas y producir predicciones precisas para datos nuevos e invisibles. Por otro lado, un modelo no generalizado solo puede funcionar bien con los datos específicos con los que fue entrenado y puede no generalizarse bien a datos nuevos. Por ejemplo, si entrena un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos que consta solo de ejemplos de un dominio específico (por ejemplo, imágenes de gatos), el modelo puede sobreajustarse a ese dominio y no poder generalizarse a nuevos ejemplos de diferentes dominios (por ejemplo, perros). En este caso, se dice que el modelo no está generalizado porque no ha sido entrenado con un conjunto diverso de datos. Para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización de un modelo de aprendizaje automático, es importante utilizar un conjunto diverso de datos de entrenamiento que represente una amplia gama de entradas y salidas. Esto puede ayudar al modelo a aprender características y patrones más generalizables que se pueden aplicar a datos nuevos e invisibles.