Descripción: Una función de optimización es una función matemática que se minimiza o maximiza durante el entrenamiento de un modelo en el ámbito del aprendizaje automático. Su propósito principal es evaluar el rendimiento del modelo en relación con los datos de entrada y las predicciones realizadas. En términos simples, se trata de una medida que indica cuán bien está funcionando el modelo. Las funciones de optimización son fundamentales en el proceso de ajuste de parámetros, ya que guían el aprendizaje del modelo al proporcionar un criterio claro para la mejora. Estas funciones pueden ser de diferentes tipos, como la función de pérdida, que mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales, o funciones de regularización, que ayudan a prevenir el sobreajuste al penalizar modelos demasiado complejos. La elección de la función de optimización adecuada es crucial, ya que influye directamente en la convergencia del algoritmo de entrenamiento y en la calidad del modelo final. Además de TensorFlow, existen diversas bibliotecas y frameworks populares en el ámbito del aprendizaje automático que permiten implementar diversas funciones de optimización, lo que facilita a los desarrolladores seleccionar la que mejor se adapte a sus necesidades específicas, permitiendo así la creación de modelos eficientes y precisos.
