Descripción: El término ‘épocas’ en el contexto del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático se refiere al número de pases completos a través del conjunto de datos de entrenamiento. Cada época implica que el modelo ha visto y procesado cada ejemplo en el conjunto de datos al menos una vez. Durante cada época, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar el error en las predicciones. Este proceso es fundamental para el aprendizaje, ya que permite al modelo aprender patrones y características de los datos. A medida que se incrementa el número de épocas, el modelo tiene más oportunidades de aprender, pero también existe el riesgo de sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Por lo tanto, la elección del número de épocas es un aspecto crítico en el entrenamiento de modelos, y a menudo se determina mediante técnicas como la validación cruzada. En resumen, las épocas son un componente esencial en el ciclo de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, influyendo directamente en su rendimiento y capacidad de generalización.
