Descripción: La optimización de modelos es el proceso de mejorar el rendimiento de un modelo a través de diversas técnicas, con el objetivo de maximizar su eficacia y precisión en la toma de decisiones. Este proceso es fundamental en el ámbito de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, donde se busca ajustar los parámetros y la estructura del modelo para que se adapte mejor a los datos disponibles. La optimización puede incluir técnicas como la selección de características, la regularización, el ajuste de hiperparámetros y la validación cruzada. Estas técnicas permiten no solo mejorar la precisión del modelo, sino también reducir el sobreajuste, lo que significa que el modelo generaliza mejor a datos no vistos. En el contexto de DataOps, la optimización de modelos se integra en un ciclo continuo de mejora, donde los modelos se actualizan y ajustan regularmente en función de nuevos datos y resultados. En la ingeniería de datos, se asegura que los datos utilizados para entrenar y validar los modelos sean de alta calidad y estén bien estructurados. Por otro lado, en la inferencia en el borde, la optimización es crucial para garantizar que los modelos funcionen de manera eficiente en dispositivos con recursos limitados, permitiendo decisiones rápidas y precisas en tiempo real.
