Descripción: Los modelos de prevención de sobreajuste son técnicas y estrategias diseñadas para evitar que un modelo de aprendizaje automático se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en un rendimiento deficiente en datos no vistos. El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende patrones y ruido específicos de los datos de entrenamiento en lugar de generalizar a partir de ellos. Esto puede llevar a una alta precisión en el conjunto de entrenamiento, pero a un bajo rendimiento en el conjunto de prueba. Los modelos, independientemente de si son multimodales o unidimensionales, son susceptibles al sobreajuste debido a la complejidad de los datos y la variabilidad de las características. Para mitigar este riesgo, se emplean diversas técnicas de prevención, como la regularización, que penaliza la complejidad del modelo; el uso de conjuntos de validación para ajustar hiperparámetros; y la implementación de técnicas de aumento de datos que enriquecen el conjunto de entrenamiento. Además, el uso de arquitecturas de red más simples o la combinación de modelos a través de enfoques de ensamblaje también son estrategias efectivas. En resumen, los modelos de prevención de sobreajuste son esenciales para garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean robustos y capaces de generalizar bien a nuevos datos, lo que es crucial en numerosas aplicaciones del mundo real.