Descripción: La regla de actualización es el método utilizado para actualizar los parámetros del modelo durante el entrenamiento en el contexto del aprendizaje automático. Este proceso es fundamental para optimizar el rendimiento del modelo, ya que permite ajustar los pesos y sesgos en función de los errores cometidos en las predicciones. La regla de actualización se basa en algoritmos que calculan la dirección y la magnitud del cambio necesario en los parámetros, utilizando técnicas como el descenso de gradiente. En este enfoque, se evalúa la función de pérdida, que mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales. A partir de esta evaluación, se determina cómo deben modificarse los parámetros para minimizar dicha pérdida. Existen diversas variantes de la regla de actualización, como el descenso de gradiente estocástico, que actualiza los parámetros utilizando un subconjunto aleatorio de datos, y métodos más avanzados como Adam y RMSprop, que adaptan la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento. La elección de la regla de actualización adecuada es crucial, ya que influye en la convergencia del modelo y en su capacidad para generalizar a nuevos datos. En resumen, la regla de actualización es un componente esencial en el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, garantizando que los parámetros se ajusten de manera efectiva para mejorar el rendimiento del modelo.
