Descripción: La función objetivo es un componente fundamental en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, ya que representa la métrica que se busca optimizar durante el proceso de aprendizaje. En términos simples, es una función matemática que evalúa el rendimiento del modelo en relación con los datos de entrada y las predicciones realizadas. Su propósito es guiar el proceso de ajuste de los parámetros del modelo, permitiendo que este aprenda a realizar predicciones más precisas. Dependiendo del tipo de problema, la función objetivo puede adoptar diferentes formas; por ejemplo, en problemas de clasificación, se puede utilizar la entropía cruzada, mientras que en problemas de regresión, el error cuadrático medio es comúnmente empleado. La elección de la función objetivo es crucial, ya que influye directamente en la calidad del modelo final. Además, en el contexto del aprendizaje por refuerzo, la función objetivo puede estar relacionada con la maximización de recompensas a lo largo del tiempo. En resumen, la función objetivo actúa como un faro que orienta el proceso de aprendizaje, permitiendo que los modelos se ajusten y mejoren su rendimiento a medida que se entrenan con más datos.
