Descripción: La regularización de modelos es una técnica fundamental en el aprendizaje automático que se utiliza para prevenir el sobreajuste, un fenómeno donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo su capacidad de generalización a nuevos datos. Este enfoque implica la adición de una penalización por complejidad al modelo, lo que restringe su flexibilidad y lo obliga a encontrar un equilibrio entre la precisión en los datos de entrenamiento y la simplicidad del modelo. Existen diversas técnicas de regularización, como L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que modifican la función de costo del modelo para incluir términos que penalizan los coeficientes de las características. La regularización no solo mejora la capacidad de generalización del modelo, sino que también puede ayudar a identificar características relevantes al reducir el impacto de aquellas que son menos significativas. En un contexto de inferencia en el borde, donde los recursos computacionales son limitados y la velocidad de respuesta es crucial, la regularización se convierte en una herramienta esencial para optimizar modelos que deben operar eficientemente en dispositivos con capacidades restringidas. Al aplicar estas técnicas, los modelos pueden mantener un rendimiento robusto sin comprometer la velocidad o la eficiencia, lo que es vital en aplicaciones como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural.
