Definición en una frase
Presencia total o parcial de datos de evaluación en el entrenamiento, ajuste o contexto previo de un modelo.
Presencia total o parcial de datos de evaluación en el entrenamiento, ajuste o contexto previo de un modelo.
Presencia total o parcial de datos de evaluación en el entrenamiento, ajuste o contexto previo de un modelo.
La generalización es la capacidad de un modelo para mantener un comportamiento útil ante ejemplos que no coinciden exactamente con los datos de entrenamiento. Esta ficha explica cómo se mide, los riesgos de violar supuestos como la independencia de los datos y los límites empíricos observados en estudios recientes.
22 oct. 2026 ↗ GLOSARIOEl sobreajuste ocurre cuando un modelo de machine learning memoriza el ruido y los patrones específicos de los datos de entrenamiento, logrando una alta precisión en ellos pero fallando al generalizar a datos nuevos. Esta ficha técnica explica el fenómeno a través del equilibrio sesgo-varianza, detalla los métodos de detección mediante curvas de pérdida y validación cruzada, y contrasta el sobreajuste con el subajuste y la contaminación de datos. Incluye ejemplos aplicados en detección de fraude, diagnóstico médico y logística, así como un protocolo de mitigación basado en regularización, early stopping y aumento de datos.
20 oct. 2026 ↗ GLOSARIOLos datos sintéticos se generan artificialmente para conservar propiedades relevantes de datos reales con un propósito concreto. Su origen no demuestra, por sí solo, que sean útiles, de calidad o privados.
29 sep. 2026 ↗ GLOSARIOUn benchmark es una evaluación definida por tareas, datos, protocolo y métricas. Su puntuación describe el desempeño en esas condiciones concretas; por sí sola, no prueba una capacidad general ni garantiza resultados en producción.
25 sep. 2026 ↗