Los peligros del sobreajuste en los modelos de IA: comprender y prevenir el sobreajuste

La sobrecapacidad es un fenómeno que ocurre cuando un modelo de IA es demasiado bueno para capturar los datos de entrenamiento y, como resultado, se vuelve demasiado especializado en ese conjunto de datos específico. Esto puede hacer que el modelo funcione mal con datos nuevos e invisibles. En otras palabras, el modelo ha aprendido el ruido en los datos de entrenamiento en lugar de los patrones subyacentes. Esto puede suceder cuando los datos de entrenamiento son limitados o sesgados, o cuando el modelo se sobreajusta a los datos de entrenamiento. La sobreadaptación se puede prevenir mediante el uso de técnicas como la regularización, la detención anticipada y la validación cruzada durante el proceso de entrenamiento. Estas técnicas ayudan a evitar que el modelo se especialice demasiado en los datos de entrenamiento y lo alientan a generalizar mejor a datos nuevos.