Descripción: Un hiperplano es un subespacio afín plano de una dimensión menos que su espacio ambiental. En el contexto de las redes neuronales y el aprendizaje automático, un hiperplano se utiliza para separar diferentes clases en tareas de clasificación. Por ejemplo, en un espacio bidimensional, un hiperplano sería una línea que divide el plano en dos regiones, cada una correspondiente a una clase diferente. En espacios de mayor dimensión, el hiperplano se convierte en un plano, un volumen o una superficie que actúa como frontera de decisión. La capacidad de un modelo para encontrar y ajustar estos hiperplanos es crucial para su rendimiento en tareas de clasificación. Los hiperplanos son fundamentales en algoritmos de aprendizaje supervisado, donde se busca optimizar la separación entre clases. En este contexto, los hiperplanos también juegan un papel en la definición de las fronteras entre las distribuciones de datos reales y generados. La optimización de modelos implica ajustar los parámetros para que el hiperplano se posicione de manera óptima, maximizando la precisión de la clasificación. En resumen, los hiperplanos son elementos clave en la geometría de los modelos de aprendizaje automático, permitiendo la representación y separación de datos en múltiples dimensiones.
