Descripción: Las épocas en el contexto de TensorFlow se refieren al número de iteraciones completas que un modelo de aprendizaje automático realiza sobre el conjunto de datos de entrenamiento. Cada época implica que el modelo pasa por todo el conjunto de datos una vez, ajustando sus parámetros internos para minimizar la función de pérdida. La convergencia se produce cuando el modelo alcanza un estado en el que los cambios en la función de pérdida se vuelven mínimos, lo que indica que ha aprendido de manera efectiva a partir de los datos. La elección del número de épocas es crucial, ya que un número insuficiente puede llevar a un modelo subentrenado, mientras que un número excesivo puede resultar en sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Por lo tanto, es común utilizar técnicas como la validación cruzada o el monitoreo de la función de pérdida en un conjunto de validación para determinar el momento óptimo para detener el entrenamiento. En resumen, las épocas son un componente fundamental en el proceso de entrenamiento de modelos en aprendizaje automático, influyendo directamente en su rendimiento y capacidad de generalización.
