Descripción: La tolerancia al error se refiere a la capacidad de un sistema para continuar funcionando correctamente a pesar de la presencia de fallos o errores. Este concepto es fundamental en el diseño de sistemas informáticos y algoritmos, ya que permite que las aplicaciones sean más robustas y confiables. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la tolerancia al error implica que un modelo puede manejar datos ruidosos o incompletos sin que su rendimiento se degrade significativamente. Esto es especialmente relevante en áreas como la optimización de hiperparámetros, donde se busca ajustar los parámetros de un modelo para maximizar su rendimiento, y en el aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos deben identificar patrones en datos no etiquetados. En redes neuronales, tanto en arquitecturas generales como en redes neuronales recurrentes (RNN) y convolucionales (CNN), la tolerancia al error permite que los modelos aprendan de manera efectiva a pesar de las imperfecciones en los datos de entrada. En resumen, la tolerancia al error es un principio clave que asegura que los sistemas sean resilientes y capaces de adaptarse a condiciones adversas, lo que es crucial para su éxito en aplicaciones del mundo real.
