Descripción: El desequilibrio de datos se refiere a una situación en la que el número de instancias de una clase es significativamente mayor que el de otras clases, lo que puede afectar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto de las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales en general, ya que estas arquitecturas son altamente dependientes de la calidad y la cantidad de datos de entrenamiento. Cuando los datos están desequilibrados, los modelos tienden a aprender patrones que favorecen la clase mayoritaria, lo que puede resultar en un modelo que tiene un rendimiento deficiente en la clasificación de la clase minoritaria. Esto se traduce en métricas de evaluación engañosas, como una alta precisión general, pero un bajo recall o F1-score para las clases menos representadas. El desequilibrio de datos puede surgir en diversas aplicaciones, como en la detección de fraudes, donde las instancias de eventos anómalos son mucho menos comunes que las normales, o en el diagnóstico médico, donde ciertas enfermedades raras pueden estar subrepresentadas en los conjuntos de datos. Por lo tanto, abordar el desequilibrio de datos es crucial para desarrollar modelos de aprendizaje automático que sean justos y efectivos en la práctica.
