Descripción: Un marco de entrenamiento es un enfoque estructurado o conjunto de herramientas utilizadas para entrenar modelos de aprendizaje automático. Este marco proporciona una base coherente que permite a los desarrolladores y científicos de datos implementar, evaluar y optimizar modelos de manera eficiente. Incluye componentes como la gestión de datos, la selección de algoritmos, la configuración de hiperparámetros y la evaluación del rendimiento del modelo. Los marcos de entrenamiento son esenciales para garantizar que el proceso de desarrollo de modelos sea reproducible y escalable, facilitando la colaboración entre equipos y la integración de nuevas técnicas y tecnologías. Además, estos marcos pueden incluir herramientas para la visualización de datos y resultados, lo que ayuda a los usuarios a comprender mejor el comportamiento de sus modelos. En un entorno en constante evolución como el aprendizaje automático, un marco de entrenamiento bien diseñado puede acelerar significativamente el ciclo de desarrollo, permitiendo a los investigadores y profesionales centrarse en la innovación y la mejora continua de sus modelos.
