Descripción: La minimización de errores es una técnica fundamental en el campo de la optimización de modelos, utilizada para reducir la discrepancia entre los valores predichos por un modelo y los valores reales observados. Este proceso implica ajustar los parámetros del modelo de manera que se minimice una función de error, que cuantifica la diferencia entre las predicciones y los resultados reales. La minimización de errores es crucial en diversas disciplinas, como la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que permite mejorar la precisión y la fiabilidad de los modelos predictivos. Existen diferentes métodos para llevar a cabo esta minimización, incluyendo técnicas como el descenso de gradiente, que busca encontrar el mínimo de la función de error mediante iteraciones sucesivas, y la regularización, que ayuda a prevenir el sobreajuste al penalizar modelos demasiado complejos. La relevancia de la minimización de errores radica en su capacidad para optimizar el rendimiento de los modelos, lo que se traduce en decisiones más informadas y precisas en aplicaciones prácticas, desde la predicción de ventas hasta el diagnóstico médico.
