Entrenamiento y validación de modelos de IA

 El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial consiste en enseñar al algoritmo a reconocer patrones y tomar decisiones mediante el análisis de un conjunto de datos. Durante esta fase, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar errores y mejorar su precisión.

La validación es un proceso paralelo que evalúa el desempeño del modelo con datos diferentes a los de entrenamiento, para asegurarse de que generalice bien y no se limite a memorizar ejemplos específicos. Esto ayuda a detectar problemas como el sobreajuste, donde el modelo funciona bien en los datos de entrenamiento pero falla con datos nuevos.

Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba es clave para desarrollar modelos robustos y confiables. Una correcta combinación de estas etapas permite optimizar el rendimiento y garantizar que la inteligencia artificial sea efectiva en aplicaciones reales.