Descripción: La sobreparametrización se refiere a una situación en la que un modelo de aprendizaje automático tiene más parámetros de los que pueden ser justificados por la cantidad y calidad de los datos disponibles. Esto puede llevar a que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido en lugar de patrones significativos. Aunque tradicionalmente se consideraba un problema, la sobreparametrización ha demostrado ser una característica común en modelos de deep learning, donde arquitecturas complejas como redes neuronales profundas pueden tener millones de parámetros. En este contexto, la sobreparametrización puede permitir que el modelo generalice mejor a nuevos datos, siempre que se utilicen técnicas adecuadas de regularización y validación. La clave está en encontrar un equilibrio entre la complejidad del modelo y la cantidad de datos, de modo que se evite el sobreajuste y se maximice la capacidad de generalización del modelo. Este fenómeno ha llevado a un cambio en la percepción de la sobreparametrización, considerándola no solo como un riesgo, sino también como una estrategia potencialmente efectiva en el diseño de modelos de aprendizaje automático.
