Descripción: La Teoría del Aprendizaje Estadístico es un marco conceptual que busca entender cómo los sistemas pueden aprender a partir de datos. Se basa en la idea de que, a través de la observación de patrones en conjuntos de datos, es posible hacer inferencias y predicciones sobre nuevos datos. Esta teoría combina principios de estadística, teoría de la probabilidad y algoritmos de aprendizaje automático, proporcionando una base sólida para el desarrollo de modelos que pueden generalizar a partir de ejemplos. Entre sus características principales se encuentran la capacidad de manejar incertidumbre, la optimización de funciones de pérdida y la validación de modelos mediante técnicas como la validación cruzada. La relevancia de esta teoría radica en su aplicación en diversas áreas, desde la inteligencia artificial hasta la economía, donde se busca extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de datos. En el contexto de AutoML (Automated Machine Learning), la Teoría del Aprendizaje Estadístico se convierte en un pilar fundamental, ya que permite automatizar el proceso de selección de modelos y ajuste de hiperparámetros, facilitando la creación de modelos predictivos sin la necesidad de intervención manual constante.
