¿Qué significa que un modelo de inteligencia artificial tenga sobreajuste?
El sobreajuste (overfitting, en inglés) es un problema que ocurre cuando un modelo de inteligencia artificial se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que provoca que el modelo tenga un rendimiento pobre al generalizar y hacer predicciones sobre datos nuevos o no vistos durante el entrenamiento.

El sobreajuste puede ocurrir cuando el modelo es demasiado complejo en relación al tamaño o la calidad de los datos de entrenamiento, lo que hace que el modelo sea muy sensible a los ruidos y las variaciones en los datos de entrenamiento, en lugar de capturar patrones más generales y útiles.

El resultado es que el modelo tiene un rendimiento excelente en los datos de entrenamiento, pero un rendimiento pobre en los datos de validación o prueba, lo que indica que no es capaz de generalizar y hacer predicciones precisas en situaciones nuevas.

Para evitar el sobreajuste, se pueden tomar diversas medidas, como reducir la complejidad del modelo, aumentar la cantidad de datos de entrenamiento, aplicar técnicas de regularización, como la eliminación de características poco importantes o el uso de penalizaciones en la función de pérdida del modelo, y realizar una validación cruzada o dividir los datos de entrenamiento y validación de manera adecuada.