Descripción: La prevención de sobreajuste es un conjunto de técnicas utilizadas en el aprendizaje automático para evitar que un modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento. El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende no solo las tendencias generales de los datos, sino también el ruido y las fluctuaciones específicas de los mismos, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. Esto se traduce en una alta precisión en el conjunto de entrenamiento, pero un bajo rendimiento en el conjunto de prueba o en situaciones del mundo real. Para mitigar este problema, se emplean diversas estrategias, como la regularización, que penaliza la complejidad del modelo; la validación cruzada, que permite evaluar el modelo en diferentes subconjuntos de datos; y el uso de técnicas de parada temprana, que interrumpen el entrenamiento antes de que el modelo se ajuste demasiado a los datos. Además, se pueden utilizar conjuntos de datos más grandes o técnicas de aumento de datos para proporcionar más ejemplos y variabilidad al modelo. La prevención de sobreajuste es crucial para desarrollar modelos robustos y generalizables que puedan hacer predicciones precisas en situaciones no vistas, lo que es fundamental en aplicaciones del aprendizaje automático.
