Descripción: La eficiencia de muestra en redes neuronales se refiere a la capacidad de un modelo para lograr un buen rendimiento con una cantidad limitada de datos de entrenamiento. Este concepto es crucial en el ámbito del aprendizaje automático, donde la disponibilidad de datos puede ser un factor limitante. Un modelo eficiente en términos de muestra puede generalizar bien a partir de un conjunto reducido de ejemplos, lo que significa que puede hacer predicciones precisas en datos no vistos sin necesidad de un gran volumen de información. Esta característica es especialmente valiosa en situaciones donde la recopilación de datos es costosa o difícil, como en aplicaciones médicas o en el análisis de datos de nicho. La eficiencia de muestra se relaciona con la complejidad del modelo y su capacidad para aprender patrones significativos sin sobreajustarse a los datos de entrenamiento. En resumen, un modelo que exhibe alta eficiencia de muestra es capaz de maximizar su rendimiento a partir de un conjunto limitado de datos, lo que lo hace más práctico y aplicable en diversas situaciones del mundo real.
