Descripción: La validación por lotes es un proceso crucial en el ámbito del aprendizaje automático, que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo entrenado. Este método implica la utilización de un conjunto de datos específico, conocido como lote, para medir la capacidad del modelo para generalizar y hacer predicciones precisas. Durante la validación por lotes, se alimenta al modelo con un número determinado de ejemplos de datos, lo que permite calcular métricas de rendimiento como la precisión, la pérdida y otras estadísticas relevantes. Este enfoque es especialmente útil porque permite una evaluación más rápida y eficiente en comparación con la validación de un solo ejemplo a la vez. Además, la validación por lotes ayuda a mitigar problemas como el sobreajuste, ya que proporciona una visión más representativa del rendimiento del modelo en datos no vistos. En el contexto del aprendizaje automático, donde los datos pueden variar en tipo, y la complejidad del modelo puede ser alta, la validación por lotes se convierte en una herramienta esencial para asegurar que el modelo no solo memoriza los datos de entrenamiento, sino que también puede generalizar a nuevos ejemplos. Este proceso es fundamental en la fase de ajuste y optimización del modelo, permitiendo a los investigadores y desarrolladores realizar ajustes informados en la arquitectura y los hiperparámetros de la red neuronal.
