Descripción: Un lote de entrenamiento es un subconjunto de datos que se utiliza en una iteración de entrenamiento dentro del proceso de aprendizaje automático. Este concepto es fundamental en el entrenamiento de modelos, ya que permite dividir grandes conjuntos de datos en partes más manejables, facilitando así el proceso de optimización y ajuste de los hiperparámetros del modelo. Los lotes de entrenamiento permiten que el modelo aprenda de manera incremental, actualizando sus parámetros en función de la información contenida en cada lote. Esto no solo mejora la eficiencia del entrenamiento, sino que también ayuda a evitar problemas como el sobreajuste, ya que el modelo puede generalizar mejor al ser expuesto a diferentes subconjuntos de datos. Además, el tamaño del lote puede influir en la velocidad de convergencia del modelo y en la calidad de las predicciones finales. En resumen, los lotes de entrenamiento son una herramienta clave en el aprendizaje automático, permitiendo un enfoque más estructurado y eficiente para el entrenamiento de modelos complejos.
