Descripción: El objetivo de aprendizaje es el propósito que un algoritmo de aprendizaje automático busca alcanzar durante su proceso de entrenamiento. Este objetivo se define a través de una función de recompensa o pérdida, que guía al modelo en su aprendizaje. En el aprendizaje por refuerzo, el objetivo se centra en maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo, lo que implica que el algoritmo debe aprender a tomar decisiones óptimas en un entorno dinámico. Por otro lado, en el aprendizaje federado, el objetivo es entrenar un modelo de manera colaborativa sin compartir datos sensibles, lo que permite a los algoritmos aprender de múltiples fuentes mientras se preserva la privacidad de los datos. Ambos enfoques requieren una clara definición de sus objetivos de aprendizaje para asegurar que el modelo se entrene de manera efectiva y cumpla con las expectativas establecidas. La formulación precisa del objetivo de aprendizaje es crucial, ya que influye en la arquitectura del modelo, los algoritmos de optimización utilizados y, en última instancia, en el rendimiento del sistema. En resumen, el objetivo de aprendizaje actúa como una brújula que orienta el proceso de entrenamiento, asegurando que el modelo evolucione hacia un estado deseado, ya sea maximizando recompensas o minimizando errores en la predicción.
