Descripción: La técnica de regularización se refiere a un conjunto de métodos utilizados en el aprendizaje automático y la estadística para prevenir el sobreajuste de los modelos. El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. La regularización introduce restricciones o penalizaciones en el modelo, lo que ayuda a mantener su simplicidad y capacidad de generalización. Existen diversas técnicas de regularización, como L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que añaden términos de penalización a la función de pérdida del modelo. Estas técnicas no solo mejoran la capacidad de generalización, sino que también pueden ayudar a identificar características relevantes al reducir la complejidad del modelo. La regularización es esencial en contextos donde los datos son escasos o ruidosos, ya que permite construir modelos más robustos y confiables. En resumen, la técnica de regularización es una herramienta crucial en el arsenal de un científico de datos, ya que ayuda a equilibrar la precisión del modelo con su capacidad para generalizar a nuevos datos.
