Descripción: La robustez del modelo se refiere a la capacidad de un sistema de aprendizaje automático para mantener su rendimiento y precisión a pesar de las variaciones en los datos de entrada o en el entorno en el que opera. Esta característica es crucial, ya que los modelos a menudo se entrenan en conjuntos de datos específicos y pueden enfrentar situaciones del mundo real que difieren significativamente de esos datos. La robustez implica que el modelo no solo debe ser preciso en condiciones ideales, sino que también debe ser capaz de adaptarse y seguir funcionando de manera efectiva cuando se presentan datos ruidosos, incompletos o inesperados. Un modelo robusto es menos susceptible a sobreajustarse a los datos de entrenamiento y, por lo tanto, tiene una mejor capacidad de generalización. Esto se traduce en un rendimiento más confiable en aplicaciones prácticas, donde las condiciones pueden cambiar con el tiempo. La robustez se puede evaluar mediante diversas métricas y técnicas, como la validación cruzada, el uso de conjuntos de prueba diversos y la implementación de técnicas de regularización. En resumen, la robustez del modelo es un aspecto fundamental en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya que garantiza que estos sistemas sean útiles y efectivos en una variedad de escenarios del mundo real.
