Descripción: Un minilote es un pequeño subconjunto aleatorio del conjunto de datos de entrenamiento utilizado en cada iteración de entrenamiento para actualizar el modelo. Este enfoque es fundamental en el campo del aprendizaje automático, ya que permite que los algoritmos aprendan de manera más eficiente y efectiva. Al trabajar con minilotes, se busca equilibrar la precisión del modelo y la velocidad de entrenamiento. En lugar de utilizar todo el conjunto de datos, que puede ser muy grande y costoso en términos de tiempo y recursos computacionales, los minilotes permiten realizar actualizaciones más frecuentes y rápidas del modelo. Esto no solo acelera el proceso de entrenamiento, sino que también ayuda a evitar problemas como el sobreajuste, ya que el modelo se expone a diferentes subconjuntos de datos en cada iteración. Además, el uso de minilotes facilita la implementación de técnicas de optimización como el descenso de gradiente estocástico, que es ampliamente utilizado en la formación de modelos de aprendizaje automático. En resumen, los minilotes son una técnica clave en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, proporcionando un equilibrio entre eficiencia y efectividad en el proceso de aprendizaje.
