Descripción: La clasificación multiclase es una tarea de aprendizaje automático donde el objetivo es predecir la clase de instancias que pertenecen a múltiples categorías. A diferencia de la clasificación binaria, que solo tiene dos clases posibles, la clasificación multiclase implica tres o más clases. Este tipo de clasificación es fundamental en diversas aplicaciones de inteligencia artificial, donde se requiere que un modelo distinga entre múltiples categorías. Las características principales de la clasificación multiclase incluyen la necesidad de algoritmos que puedan manejar múltiples salidas y la capacidad de evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas específicas como la precisión, la recuperación y la puntuación F1. En el contexto de redes neuronales y deep learning, las arquitecturas como las redes neuronales convolucionales (CNN) son especialmente efectivas para tareas de clasificación multiclase, ya que pueden aprender representaciones complejas de los datos. Además, el uso de técnicas de AutoML ha facilitado la implementación de modelos de clasificación multiclase, permitiendo a los usuarios sin experiencia en programación construir modelos de aprendizaje automático de manera más accesible. En el ámbito de la minería de datos y el machine learning, la clasificación multiclase se aplica en áreas como la detección de anomalías, donde se busca identificar patrones inusuales en grandes volúmenes de datos.
