Descripción: La complejidad del modelo se refiere a la cantidad de parámetros que un modelo de aprendizaje automático posee, lo que puede influir significativamente en su rendimiento y capacidad de generalización. Un modelo con alta complejidad puede ajustarse muy bien a los datos de entrenamiento, pero también corre el riesgo de sobreajustarse, lo que significa que no generaliza bien a datos no vistos. Por otro lado, un modelo con baja complejidad puede no capturar adecuadamente las relaciones en los datos, resultando en un rendimiento deficiente. La complejidad del modelo es un concepto crucial en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático, ya que se busca un equilibrio entre la capacidad de ajuste y la generalización. Este equilibrio se puede gestionar a través de técnicas como la regularización, que penaliza la complejidad excesiva, y la selección de características, que busca reducir el número de parámetros sin perder información relevante. En resumen, la complejidad del modelo es un factor determinante en la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático, afectando tanto su rendimiento en tareas específicas como su aplicabilidad en distintos escenarios tecnológicos.
