Descripción: El término ‘cuadrático’ se refiere a un polinomio de grado dos, que se expresa generalmente en la forma ax² + bx + c, donde a, b y c son coeficientes y x es la variable. En el contexto del aprendizaje automático, las funciones cuadráticas son fundamentales en la formulación de problemas de optimización y en la definición de funciones de pérdida. Estas funciones permiten modelar relaciones no lineales entre variables, lo que es crucial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. La naturaleza cuadrática de estas funciones facilita la identificación de mínimos y máximos, lo que es esencial para ajustar los parámetros del modelo durante el proceso de entrenamiento. Además, las funciones cuadráticas son utilizadas en algoritmos de regresión, donde se busca minimizar la diferencia entre los valores predichos y los valores reales. Su simplicidad y efectividad las convierten en una herramienta valiosa en el arsenal de técnicas de aprendizaje automático, permitiendo a los desarrolladores y científicos de datos abordar una amplia variedad de problemas de modelado y predicción.
