Descripción: La regularización L2, también conocida como regularización de Tikhonov, es una técnica utilizada en el aprendizaje automático y en el entrenamiento de modelos de redes neuronales para prevenir el sobreajuste. Esta técnica agrega una penalización a la función de pérdida que es proporcional al cuadrado de la magnitud de los coeficientes del modelo. En términos matemáticos, se suma un término de la forma λ * ||w||² a la función de pérdida, donde λ es un hiperparámetro que controla la fuerza de la regularización y ||w||² es la norma L2 de los pesos del modelo. Esta penalización incentiva a los modelos a mantener los pesos pequeños, lo que a su vez ayuda a mejorar la generalización del modelo a datos no vistos. La regularización L2 es especialmente útil en contextos donde hay un gran número de características o cuando los datos son ruidosos, ya que ayuda a estabilizar las estimaciones de los parámetros del modelo. Además, se ha convertido en una práctica común en la optimización de hiperparámetros y en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, donde la complejidad del modelo puede llevar a un sobreajuste significativo. En resumen, la regularización L2 es una herramienta esencial en el arsenal de técnicas de aprendizaje automático, contribuyendo a la robustez y efectividad de los modelos.
Historia: La regularización L2 tiene sus raíces en la teoría de la estimación estadística y fue formalizada en el contexto del aprendizaje automático en la década de 1990. Su desarrollo se asocia con el trabajo de varios investigadores en el campo de la estadística y el aprendizaje estadístico, quienes buscaban métodos para mejorar la generalización de los modelos. A medida que el aprendizaje automático ganó popularidad, la regularización L2 se convirtió en una técnica estándar para abordar el sobreajuste en modelos complejos.
Usos: La regularización L2 se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal y logística, redes neuronales, y modelos de aprendizaje profundo. Es particularmente efectiva en situaciones donde hay un gran número de características o cuando los datos son ruidosos, ayudando a mejorar la estabilidad y la generalización de los modelos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regularización L2 se puede observar en la implementación de modelos de aprendizaje automático, donde se puede agregar fácilmente un término de regularización L2 a la función de pérdida. Otro caso es en la regresión lineal, donde la regularización L2 se utiliza para evitar que los coeficientes se ajusten demasiado a los datos de entrenamiento, lo que podría resultar en un modelo que no generaliza bien a nuevos datos.
