Descripción: La validación de modelos es el proceso de evaluar un modelo de aprendizaje automático para asegurar que funciona bien con datos no vistos. Este proceso es crucial para garantizar que el modelo no solo se ajuste a los datos de entrenamiento, sino que también generalice adecuadamente a nuevos datos. La validación se lleva a cabo mediante diversas técnicas, como la validación cruzada, donde los datos se dividen en múltiples subconjuntos para entrenar y probar el modelo en diferentes combinaciones. Esto ayuda a identificar problemas como el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de predecir correctamente en datos no vistos. La validación de modelos no solo se aplica a algoritmos de aprendizaje automático, sino que también es relevante en el contexto de la ingeniería de datos, donde se requiere asegurar la calidad y la integridad de los datos utilizados para entrenar los modelos. Además, en el ámbito de la gobernanza de datos, la validación de modelos se convierte en un componente esencial para cumplir con normativas y estándares de calidad. En resumen, la validación de modelos es un paso fundamental en el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando que los modelos sean robustos, confiables y útiles en diversas aplicaciones del mundo real.
