Descripción: El aprendizaje iterativo es un enfoque dentro del aprendizaje automático que se basa en la idea de realizar ajustes repetidos en un modelo para mejorar su rendimiento. Este proceso implica la evaluación continua de los resultados obtenidos y la modificación de los parámetros del modelo en función de esos resultados. A través de ciclos de prueba y error, el modelo se ajusta para minimizar errores y maximizar la precisión en sus predicciones. Este enfoque es fundamental en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático, ya que permite a los sistemas aprender de los datos de manera más efectiva. Las características principales del aprendizaje iterativo incluyen la retroalimentación constante, la adaptabilidad a nuevos datos y la capacidad de mejorar con el tiempo. La relevancia de este método radica en su aplicación en diversas áreas, desde la clasificación de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, donde la precisión y la adaptabilidad son cruciales. En resumen, el aprendizaje iterativo es un proceso dinámico que permite a los modelos de aprendizaje automático evolucionar y optimizarse continuamente, lo que resulta en un rendimiento superior en tareas complejas.
