Elegir qué significa "error": funciones de pérdida

Modelos clásicos construidos con las matemáticas que ya conoces

Un modelo no puede mejorar hasta que puede puntuar sus propios errores. Esa regla de puntuación se llama función de pérdida: introduce lo que el modelo predijo y lo que realmente ocurrió, y devuelve un único número para «cómo de equivocado». Entrenar un modelo no es más que buscar los parámetros que hacen ese número lo más pequeño posible en promedio.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Elegir qué significa "error": funciones de pérdida
← ¿Qué hace que un modelo aprenda?El dial del sobreajuste: capacidad, entrenamiento vs validación →