Descripción: Las Normas que Inducen Escasez son técnicas de regularización utilizadas en el aprendizaje automático que buscan limitar la complejidad de los modelos durante el proceso de entrenamiento. Estas normas actúan como restricciones que fomentan la escasez en los parámetros del modelo, lo que significa que se busca evitar que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, un fenómeno conocido como sobreajuste. Al inducir escasez, se promueve la generalización del modelo, permitiendo que este se desempeñe mejor en datos no vistos. Las normas más comunes incluyen L1 y L2, que penalizan la magnitud de los coeficientes del modelo. La norma L1, también conocida como regularización Lasso, tiende a producir modelos más esparsos, eliminando algunos parámetros completamente, mientras que la norma L2, o regularización Ridge, distribuye la penalización de manera más uniforme entre todos los parámetros. Estas técnicas son fundamentales en el diseño de modelos robustos y eficientes, ya que ayudan a equilibrar la complejidad del modelo y la cantidad de datos disponibles, lo que es crucial en aplicaciones donde los datos son limitados o ruidosos. En resumen, las Normas que Inducen Escasez son herramientas esenciales en el aprendizaje automático que permiten construir modelos más generales y menos propensos a errores en la predicción.
