TÉCNICAS DE REGULARIZACIÓN

Este libro ofrece una visión completa de las técnicas de regularización aplicadas en el campo del aprendizaje automático. A través de una cuidadosa exploración de métodos como Tikhonov, Ridge, Lasso y Elastic Net, el lector descubrirá cómo estas estrategias ayudan a evitar el sobreajuste y mejoran la precisión de los modelos. Además, se abordan técnicas avanzadas como el Dropout y el Early Stopping, fundamentales en redes neuronales profundas. También se exploran métodos de regularización en modelos bayesianos y no supervisados, así como en problemas de clasificación y regresión. Finalmente, se analiza el impacto de la regularización en los resultados y se presenta una visión sobre sus futuras direcciones.

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