Descripción: La estrategia de entrenamiento se refiere al enfoque tomado para entrenar un modelo de manera efectiva, optimizando su rendimiento en tareas específicas. Esta estrategia abarca una serie de decisiones y técnicas que se implementan durante el proceso de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático o inteligencia artificial. Incluye la selección de algoritmos, la preparación de datos, la definición de la arquitectura del modelo y, crucialmente, la optimización de hiperparámetros. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento y que afectan directamente el comportamiento del modelo, como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal o el tamaño del lote de datos. La correcta elección y ajuste de estos hiperparámetros son fundamentales para lograr un modelo que no solo se ajuste bien a los datos de entrenamiento, sino que también generalice adecuadamente a datos no vistos. Por lo tanto, la estrategia de entrenamiento es un componente esencial en el desarrollo de modelos robustos y eficientes, y su implementación puede determinar el éxito o fracaso de un proyecto de inteligencia artificial.
