Descripción: El ‘Primer Orden’ en el contexto del aprendizaje automático se refiere a modelos que consideran únicamente la primera derivada de una función. Esto implica que estos modelos se centran en la tasa de cambio de una variable en relación con otra, sin tener en cuenta las derivadas de orden superior. Este enfoque es fundamental en la optimización y el ajuste de modelos, ya que permite simplificar el análisis y la comprensión de las relaciones entre variables. Los modelos de primer orden son especialmente útiles en situaciones donde se busca una aproximación lineal de un fenómeno complejo, facilitando la interpretación y la implementación de algoritmos. En el aprendizaje automático, estos modelos pueden ser utilizados para tareas de regresión y clasificación, donde la relación entre las características de entrada y la salida se puede aproximar de manera efectiva mediante una función lineal. La simplicidad de los modelos de primer orden también los hace menos propensos al sobreajuste, lo que es una ventaja significativa en el entrenamiento de modelos con conjuntos de datos limitados o ruidosos.
