Descripción: La regularización del modelo 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. Esta técnica se logra añadiendo una penalización por complejidad al modelo, lo que incentiva la simplicidad en la estructura del mismo. Existen diferentes métodos de regularización, como L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que aplican diferentes tipos de penalizaciones a los coeficientes del modelo. La regularización no solo mejora la capacidad de generalización, sino que también puede ayudar a identificar características relevantes al reducir el número de variables en el modelo. En el contexto de la optimización de hiperparámetros, la regularización se convierte en un componente clave, ya que los valores de los parámetros de regularización deben ser ajustados cuidadosamente para lograr un equilibrio entre el ajuste y la complejidad. En aplicaciones de AutoML, la regularización se implementa automáticamente para optimizar modelos sin intervención manual. En el ámbito del aprendizaje automático, la regularización es esencial para manejar la complejidad inherente de diversos modelos, asegurando que puedan aprender patrones significativos sin caer en el sobreajuste.
