Descripción: El entrenamiento por bloques es un método de entrenamiento en el ámbito del Deep Learning que se centra en procesar datos en segmentos o bloques, en lugar de hacerlo de manera global. Este enfoque permite manejar grandes volúmenes de datos de forma más eficiente, ya que divide el conjunto de datos en partes más pequeñas que pueden ser procesadas secuencialmente o en paralelo. Al trabajar con bloques, se optimiza el uso de la memoria y se reduce el tiempo de entrenamiento, lo que resulta en un aprendizaje más rápido y efectivo. Además, este método facilita la implementación de técnicas de regularización y mejora la generalización del modelo, al permitir que el algoritmo se enfoque en patrones específicos dentro de cada bloque. En resumen, el entrenamiento por bloques es una estrategia clave en el desarrollo de modelos de Deep Learning, que busca maximizar la eficiencia y la efectividad del proceso de aprendizaje.
