Descripción: El Aprendizaje Fundamentado es un enfoque de aprendizaje automático que subraya la importancia del contexto del mundo real en el entrenamiento de modelos. Este enfoque se centra en la idea de que los modelos de inteligencia artificial (IA) deben ser entrenados no solo con datos, sino también considerando las circunstancias y condiciones en las que se aplicarán. Esto implica que el aprendizaje se realiza en entornos que reflejan situaciones reales, lo que permite a los modelos generalizar mejor y adaptarse a variaciones en los datos. Al integrar el contexto, se busca mejorar la precisión y la relevancia de las predicciones realizadas por los modelos. Este enfoque es especialmente relevante en aplicaciones de inteligencia artificial, donde los dispositivos procesan datos localmente y deben tomar decisiones en tiempo real basadas en información contextual. En este sentido, el Aprendizaje Fundamentado se convierte en una herramienta clave para desarrollar sistemas de IA más robustos y eficientes, capaces de operar en entornos dinámicos y cambiantes, donde la información puede ser limitada o incompleta. La capacidad de un modelo para aprender de su entorno inmediato y adaptarse a nuevas situaciones es fundamental para su éxito en aplicaciones prácticas.
