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Regularización en el aprendizaje automático

Utilice las comillas para buscar una «frase exacta». Añada un asterisco (*) a un término de búsqueda para encontrar variaciones del mismo (transp*, 32019R*). Utilice un signo de interrogación (?) en lugar de un solo carácter en el término de búsqueda para encontrar variaciones del mismo (ca?e encuentra case, cane, care).

Acuerdo en forma de canje de notas entre la Unión Europea y la República Argentina en virtud del artículo XXVIII del Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros y Comercio (GATT) de 1994 relativo a la modificación de las concesiones de todos los contingentes arancelarios incluidos en la lista CLXXV de la UE como consecuencia de la retirada del Reino Unido de la Unión Europea

Acuerdo en forma de canje de notas entre la Unión Europea y la República Argentina en virtud del artículo XXVIII del Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros y Comercio (GATT) de 1994 relativo a la modificación de las concesiones sobre todos los contingentes arancelarios incluidos en la lista CLXXV de la UE como consecuencia de la retirada del Reino Unido de la Unión Europea

Ejemplo de regularización

Este artículo sólo describe un aspecto altamente especializado de su tema asociado. Por favor, ayude a mejorar este artículo añadiendo más información general. La página de discusión puede contener sugerencias. (Noviembre 2020)

Las funciones verde y azul incurren ambas en una pérdida nula en los puntos de datos dados. Un modelo aprendido puede ser inducido a preferir la función verde, que puede generalizar mejor a más puntos extraídos de la distribución desconocida subyacente, ajustando

En matemáticas, estadística, finanzas,[1] ciencias de la computación, en particular en el aprendizaje automático y los problemas inversos, la regularización es el proceso de añadir información con el fin de resolver un problema mal planteado o para evitar el sobreajuste[2].

La regularización puede aplicarse a las funciones objetivo de los problemas de optimización mal planteados. El término de regularización, o penalización, impone un coste a la función de optimización para que la solución óptima sea única.

Independientemente del problema o del modelo, siempre hay un término de datos, que corresponde a una probabilidad de la medida y un término de regularización que corresponde a una prioridad. Combinando ambos mediante la estadística bayesiana, se puede calcular una posterior, que incluye ambas fuentes de información y, por tanto, estabiliza el proceso de estimación. Al negociar ambos objetivos, se puede elegir entre ser más adicto a los datos o reforzar la generalización (para evitar el sobreajuste). Hay toda una rama de investigación que se ocupa de todas las regularizaciones posibles. El flujo de trabajo suele ser que uno prueba una regularización específica y luego calcula la densidad de probabilidad que corresponde a esa regularización para justificar la elección. También se puede motivar físicamente por el sentido común o la intuición.

Métodos de regularización

El sobreajuste afecta a la precisión de los modelos de aprendizaje automático. El modelo intenta capturar los puntos de datos que no representan las propiedades exactas de los datos. Estos puntos de datos pueden considerarse como ruido. Para evitar que se produzca el sobreajuste, podemos utilizar un método llamado regularización.

Como requisito previo, se requiere una comprensión básica del Aprendizaje Automático. Para saber más sobre el Aprendizaje Automático, lea este artículo. Las ecuaciones que se tratan en este artículo son muy sencillas y fáciles de seguir.

Se produce cuando una función se ajusta demasiado a un conjunto limitado de puntos de datos. Los datos suelen tener algunos elementos de ruido aleatorio. Por ejemplo, los datos de entrenamiento pueden contener puntos de datos que no representan con precisión las propiedades de los datos. Estos puntos se consideran ruido.

Cuando una función se ajusta demasiado a un conjunto de esos puntos de datos, el modelo aprende del ruido en los datos. Esto afecta a la capacidad del modelo para hacer predicciones fiables sobre los datos de prueba. El modelo también puede ser incapaz de ajustarse a datos adicionales. Esto puede llevar a un rendimiento inferior en los datos de prueba.

Regularización l1 y l2

La regularización L1 y la regularización L2 son dos técnicas estrechamente relacionadas que pueden ser utilizadas por los algoritmos de entrenamiento de aprendizaje automático (ML) para reducir el sobreajuste del modelo. La eliminación del sobreajuste conduce a un modelo que hace mejores predicciones. En este artículo explicaré qué es la regularización desde el punto de vista de un desarrollador de software. Las ideas detrás de la regularización son un poco difíciles de explicar, no porque sean difíciles, sino porque hay varias ideas interrelacionadas

En este artículo ilustro la regularización con la clasificación de regresión logística (LR), pero la regularización se puede utilizar con muchos tipos de aprendizaje automático, especialmente la clasificación de redes neuronales. El objetivo de la clasificación LR es crear un modelo que prediga una variable que puede tomar uno de dos valores posibles. Por ejemplo, se puede querer predecir el resultado de un equipo de fútbol (perder = 0, ganar = 1) en un próximo partido basándose en el porcentaje actual de victorias del equipo (x1), la ubicación del campo (x2) y el número de jugadores ausentes por lesión (x3).

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