Descripción: El bucle de entrenamiento es un proceso fundamental en el aprendizaje automático que implica la iteración continua sobre un conjunto de datos para ajustar los parámetros de un modelo. Este proceso se lleva a cabo durante múltiples épocas, donde cada época representa una pasada completa a través del conjunto de datos de entrenamiento. Durante cada iteración, el modelo realiza predicciones, calcula el error o la pérdida en función de las predicciones y las etiquetas reales, y luego ajusta sus parámetros utilizando algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente. Este ciclo se repite hasta que el modelo alcanza un nivel aceptable de precisión o se cumple un criterio de parada. El bucle de entrenamiento es crucial porque permite que el modelo aprenda patrones y relaciones en los datos, mejorando su capacidad para generalizar a nuevos datos no vistos. En el contexto de los marcos de trabajo para el aprendizaje profundo, el bucle de entrenamiento se puede implementar de manera flexible y eficiente, aprovechando las capacidades de cálculo en paralelo de las GPU. La estructura del bucle de entrenamiento incluye la inicialización del modelo, la definición de la función de pérdida, la selección del optimizador y la ejecución del ciclo de entrenamiento, donde se realizan las actualizaciones de los parámetros del modelo. Este proceso iterativo es esencial para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos y robustos.
