Descripción: La poda es el proceso de eliminar datos o características innecesarias para mejorar el rendimiento del modelo. En el contexto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la poda se refiere a la reducción de la complejidad de un modelo al eliminar parámetros o características que no aportan valor significativo a la predicción. Este proceso es crucial para evitar el sobreajuste, donde un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización en datos no vistos. La poda puede aplicarse a diferentes niveles, desde la eliminación de características irrelevantes en el preprocesamiento de datos hasta la simplificación de arquitecturas de redes neuronales complejas. Al reducir la dimensionalidad del espacio de características, se mejora la eficiencia computacional y se acelera el tiempo de entrenamiento, lo que resulta en modelos más rápidos y efectivos. Además, la poda contribuye a la interpretabilidad de los modelos, facilitando la identificación de las características más influyentes en las decisiones del modelo. En el ámbito del aprendizaje profundo, la poda se ha convertido en una técnica esencial para optimizar redes neuronales, permitiendo que estas mantengan un rendimiento alto mientras se reducen en tamaño y complejidad.
