Descripción: El aumento de muestras es el proceso de incrementar el número de muestras en un conjunto de datos, lo que resulta crucial en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este proceso se utiliza para mejorar la calidad y la cantidad de datos disponibles para entrenar modelos predictivos, especialmente en situaciones donde los datos originales son escasos o desbalanceados. Aumentar las muestras puede implicar técnicas como la duplicación de datos, la creación de variaciones a partir de las muestras existentes o la generación de nuevos datos sintéticos. Este enfoque no solo ayuda a prevenir el sobreajuste, donde un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento, sino que también mejora la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. En el contexto de modelos de aprendizaje automático, el aumento de muestras puede ser esencial para entrenar algoritmos que reconozcan patrones en datos variados. En resumen, el aumento de muestras es una técnica fundamental que permite optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático al proporcionar un conjunto de datos más robusto y representativo.
