Descripción: La ‘Época de Entrenamiento’ se refiere a un pase completo a través de todo el conjunto de datos de entrenamiento durante el proceso de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. Este concepto es fundamental en el ámbito del aprendizaje supervisado, donde un modelo aprende a partir de ejemplos etiquetados. Durante una época, el modelo ajusta sus parámetros internos en función de los errores cometidos en las predicciones, buscando minimizar la función de pérdida. Este proceso se repite múltiples veces, permitiendo que el modelo refine su capacidad para generalizar a datos no vistos. La cantidad de épocas es un hiperparámetro crítico que puede influir en el rendimiento del modelo; un número insuficiente puede llevar a un subentrenamiento, mientras que un número excesivo puede resultar en sobreajuste. La monitorización del rendimiento del modelo a lo largo de las épocas es esencial para determinar el momento óptimo para detener el entrenamiento, a menudo utilizando técnicas como la validación cruzada. En resumen, la ‘Época de Entrenamiento’ es un componente clave en el ciclo de vida del aprendizaje automático, donde se busca equilibrar la complejidad del modelo y su capacidad para aprender de los datos.
