Descripción: La fase de entrenamiento es una etapa crucial en el aprendizaje automático donde un modelo aprende a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Durante esta fase, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar el error en sus predicciones. Este proceso implica la utilización de algoritmos que optimizan la función de pérdida, que mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales. En el contexto de redes generativas antagónicas (GANs), por ejemplo, se entrenan dos redes: una generadora y una discriminadora, que compiten entre sí para mejorar sus capacidades. La fase de entrenamiento se facilita mediante la implementación de técnicas de retropropagación y optimización, permitiendo a los desarrolladores ajustar modelos de manera eficiente. La fase de entrenamiento no solo es fundamental en el aprendizaje supervisado, donde se utilizan etiquetas en los datos, sino que también es esencial en enfoques de AutoML, donde se automatizan procesos de modelado y selección de características. En resumen, la fase de entrenamiento es el corazón del aprendizaje automático, donde los modelos adquieren la capacidad de generalizar a partir de ejemplos específicos, lo que les permite realizar predicciones sobre datos no vistos.
