Descripción: El número de épocas es la cantidad de veces que el algoritmo de aprendizaje trabajará a través de todo el conjunto de datos de entrenamiento. En el contexto del aprendizaje automático, cada época implica que el modelo ha tenido la oportunidad de aprender de todos los ejemplos disponibles en el conjunto de datos. Este proceso es fundamental para la convergencia del modelo, ya que permite ajustar los pesos y sesgos en función de los errores cometidos en las predicciones. Un número adecuado de épocas es crucial, ya que un número muy bajo puede resultar en un modelo subentrenado, mientras que un número excesivo puede llevar al sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. La elección del número de épocas puede depender de varios factores, incluyendo la complejidad del modelo, la cantidad de datos disponibles y la naturaleza del problema a resolver. Por lo general, se utilizan técnicas como la validación cruzada y el monitoreo de la pérdida en un conjunto de validación para determinar el número óptimo de épocas, asegurando así que el modelo no solo aprenda bien los datos de entrenamiento, sino que también mantenga un rendimiento sólido en datos no vistos.
