La optimización en algoritmos de inteligencia artificial consiste en mejorar el rendimiento de los modelos ajustando sus parámetros para obtener los mejores resultados posibles. Esto se logra mediante técnicas que buscan minimizar errores o maximizar funciones objetivo durante el entrenamiento.
Algunos métodos comunes de optimización incluyen el descenso del gradiente, que ajusta iterativamente los parámetros en la dirección que reduce el error, y variantes como Adam o RMSprop, que aceleran y estabilizan este proceso.
La optimización es clave para que los algoritmos aprendan eficazmente, evitando problemas como el sobreajuste o quedar atrapados en soluciones subóptimas, y garantiza que los modelos sean precisos y robustos en sus predicciones.
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