¿Qué errores en el ciclo de entrenamiento pueden empeorar el aprendizaje y la calidad del modelo?

Los errores en el ciclo de entrenamiento que pueden empeorar el aprendizaje y la calidad del modelo incluyen:

• Preparación incorrecta de datos: clases desequilibradas, datos ruidosos o incorrectos conducen a una mala capacidad de generalización.
• Sobreajuste (overfitting): el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y funciona mal en nuevos datos.
• Subajuste (underfitting): el modelo es demasiado simple o el entrenamiento se detiene demasiado pronto.
• Selección inadecuada de hiperparámetros: tasa de aprendizaje demasiado alta o baja, tamaño de lote incorrecto, etc.
• Falta de regularización: ausencia de dropout, regularización L2 y otros métodos para combatir el sobreajuste.
• Problemas con la optimización: algoritmo de optimización incorrecto, falta de normalización de datos.
• División incorrecta de datos: fuga de datos entre conjuntos de entrenamiento y prueba.

Todos estos errores pueden llevar a una disminución en la precisión, inestabilidad del modelo y mala generalización.