Descripción: La Optimización Basada en Utilidad es un enfoque que busca maximizar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático ajustando sus hiperparámetros en función de una función de utilidad específica. Esta función de utilidad puede ser definida de diversas maneras, dependiendo del contexto y los objetivos del modelo. A diferencia de métodos más tradicionales que se centran únicamente en la minimización de errores, la optimización basada en utilidad considera el impacto real de las decisiones del modelo en el resultado final, lo que permite una evaluación más holística de su rendimiento. Este enfoque es especialmente relevante en situaciones donde las métricas de rendimiento estándar no capturan adecuadamente el valor que el modelo aporta, como en aplicaciones donde el costo de errores puede variar significativamente. La optimización basada en utilidad permite a los desarrolladores y científicos de datos tomar decisiones más informadas sobre cómo ajustar los parámetros del modelo, asegurando que se alineen con los objetivos estratégicos y operativos de la organización. En resumen, este enfoque no solo busca mejorar la precisión del modelo, sino también maximizar su utilidad práctica en escenarios del mundo real.
