Descripción: El procedimiento de entrenamiento es un conjunto de pasos sistemáticos que se llevan a cabo para desarrollar un modelo de aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos de entrenamiento. Este proceso implica la selección de un algoritmo adecuado, la preparación de los datos, la configuración de los parámetros del modelo y la evaluación de su rendimiento. En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con datos etiquetados, donde cada entrada tiene una salida conocida, lo que permite al modelo aprender a hacer predicciones. La optimización de hiperparámetros es una parte crucial del procedimiento, ya que implica ajustar los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento. El AutoML, o aprendizaje automático automatizado, busca simplificar este proceso, permitiendo que los modelos se entrenen y optimicen con mínima intervención humana. Por otro lado, las Redes Generativas Antagónicas (GANs) utilizan un enfoque de entrenamiento en el que dos redes neuronales compiten entre sí, lo que resulta en la generación de datos nuevos y realistas. En resumen, el procedimiento de entrenamiento es fundamental para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos y se adapta a diferentes enfoques y técnicas dentro del campo.
