Descripción: El ajuste de complejidad es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático (AutoML) que se centra en gestionar la complejidad de un modelo para prevenir el sobreajuste. El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes en lugar de generalizar adecuadamente a nuevos datos. Este fenómeno puede llevar a un rendimiento deficiente en la predicción de datos no vistos. El ajuste de complejidad implica la selección de un modelo que sea lo suficientemente flexible para capturar las relaciones subyacentes en los datos, pero no tan complejo que se ajuste a las peculiaridades de los datos de entrenamiento. Las técnicas comunes para lograr este equilibrio incluyen la regularización, que penaliza la complejidad del modelo, y la validación cruzada, que ayuda a evaluar el rendimiento del modelo en diferentes subconjuntos de datos. Además, el ajuste de hiperparámetros es una práctica clave en este proceso, donde se optimizan parámetros específicos del modelo para mejorar su capacidad de generalización. En resumen, el ajuste de complejidad es esencial para construir modelos robustos y efectivos en el aprendizaje automático, asegurando que sean capaces de hacer predicciones precisas en datos no vistos.
