Descripción: La penalización de gradiente es una técnica de regularización utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la optimización de modelos. Su objetivo principal es prevenir el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo su capacidad de generalización a nuevos datos. Esta técnica agrega un término de penalización a la función de pérdida, que se basa en los gradientes de los parámetros del modelo. Al hacerlo, se busca restringir la magnitud de los parámetros, promoviendo soluciones más simples y robustas. Existen diferentes formas de penalización, siendo las más comunes la regularización L1 (Lasso) y L2 (Ridge). La penalización L1 tiende a producir modelos más esparsos, eliminando algunas características, mientras que la L2 distribuye la penalización de manera más uniforme entre todos los parámetros. La penalización de gradiente es especialmente relevante en modelos con una alta complejidad, donde el número de parámetros puede ser elevado en comparación con la cantidad de datos disponibles. Al incorporar esta técnica, los modelos no solo se vuelven más interpretables, sino que también mejoran su rendimiento en conjuntos de datos no vistos, lo que es crucial en aplicaciones prácticas como la predicción, el reconocimiento de patrones y el análisis de datos.
