Descripción: La regularización de esparcidad es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que busca fomentar la esparcidad en los pesos del modelo. Esto significa que, en lugar de tener muchos pesos pequeños que contribuyen de manera marginal a la predicción, se busca que el modelo tenga unos pocos pesos significativos que tengan un impacto considerable. Esta técnica se implementa comúnmente a través de métodos como L1 regularization, que penaliza la suma de los valores absolutos de los pesos, incentivando así que algunos de ellos se vuelvan exactamente cero. La esparcidad es deseable porque puede llevar a modelos más simples y interpretables, además de reducir el riesgo de sobreajuste al eliminar características irrelevantes. En el contexto de aprendizaje automático, la regularización de esparcidad se integra en el proceso de optimización del modelo, permitiendo a los desarrolladores y científicos de datos ajustar sus modelos de manera más efectiva. Esta técnica no solo mejora la eficiencia computacional, sino que también facilita la implementación de modelos en entornos donde los recursos son limitados, como dispositivos móviles o sistemas embebidos. En resumen, la regularización de esparcidad es una herramienta poderosa en el arsenal del aprendizaje automático, promoviendo modelos más eficientes y robustos.
