7.7 Principios del aprendizaje supervisado: sobreajuste y desajuste
El aprendizaje supervisado es uno de los pilares fundamentales del Machine Learning (ML), donde el algoritmo aprende de datos etiquetados para realizar predicciones o clasificaciones. Sin embargo, dos de los principales desafíos que surgen cuando se entrenan modelos de aprendizaje supervisado son el sobreajuste y el desajuste. Estos conceptos son cruciales para desarrollar modelos eficientes y confiables.
¿Qué es el sobreajuste?
El sobreajuste se produce cuando un modelo de aprendizaje automático aprende los detalles y el ruido de los datos de entrenamiento hasta tal punto que se vuelve demasiado complejo y termina teniendo un rendimiento deficiente en datos nuevos, nunca antes vistos. Esto significa que el modelo sobreajustó los datos de entrenamiento, capturando patrones que no son generalizables a otros conjuntos de datos.
Causas del sobreajuste
- Complejidad del modelo: los modelos con muchos parámetros, como las redes neuronales profundas, son particularmente propensos a sobreajustarse, ya que tienen la capacidad de aprender patrones muy específicos en los datos de entrenamiento.
- Pocos datos: Tener un pequeño conjunto de datos de entrenamiento puede llevar a un modelo que no tenga suficientes datos para aprender patrones verdaderamente generalizables.
- Ruido en los datos: si los datos de entrenamiento contienen mucho ruido, el modelo puede terminar aprendiendo este ruido como si fueran características significativas.
Cómo evitar el sobreajuste
- Regularización: técnicas como L1 y L2 agregan un término de penalización a la función de costo del modelo para desalentar una complejidad excesiva.
- Validación cruzada: el uso de la validación cruzada le permite evaluar cómo se generaliza el modelo a un conjunto de datos independiente durante el entrenamiento.
- Podar el modelo: reducir la complejidad del modelo eliminando capas o neuronas en las redes neuronales, o eligiendo modelos más simples.
- Detención anticipada: detenga el entrenamiento tan pronto como el rendimiento en un conjunto de datos de validación comience a deteriorarse.
- Aumento de datos: cree nuevos datos de entrenamiento de forma artificial mediante técnicas como rotar, desplazar o reflejar imágenes.
¿Qué es el desajuste?
El subajuste es lo opuesto al sobreajuste y ocurre cuando un modelo es demasiado simple para capturar la complejidad de los datos. Como resultado, el modelo no aprende lo suficientemente bien los patrones subyacentes en los datos de entrenamiento, lo que genera un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba.
Causas del desajuste
- Modelo demasiado simple: Un modelo con pocos parámetros o que no es lo suficientemente complejo para capturar la estructura de los datos.
- Funciones inadecuadas: utilizar un conjunto de funciones que no capturan información importante de los datos.
- Entrenamiento insuficiente: detener el entrenamiento demasiado pronto, antes de que el modelo haya tenido la oportunidad de aprender adecuadamente de los datos.
Cómo evitar un ajuste insuficiente
- Aumentar la complejidad del modelo: elegir un modelo más complejo o agregar más parámetros puede ayudar a capturar mejor la estructura de los datos.
- Ingeniería de funciones: cree nuevas funciones o transforme las existentes para representar mejor la información de los datos.
- Más entrenamiento: permitir que el modelo se entrene por más tiempo puede ayudarlo a aprender patrones en los datos de entrenamiento.
Equilibrio entre el sobreajuste y el desajuste
Encontrar el equilibrio adecuado entre evitar el sobreajuste y el desajuste es a la vez un arte y una ciencia. El objetivo es lograr un buen compromiso entre la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos (evitando el sobreajuste) y su capacidad para capturar suficiente información de los datos de entrenamiento (evitando el subajuste). Esto a menudo se logra mediante la experimentación y el ajuste de los hiperparámetros del modelo.
En resumen, comprender y mitigar el sobreajuste y el desajuste es esencial para crear modelos de aprendizaje automático sólidos y confiables. Al aplicar técnicas como la regularización, la validación cruzada y la ingeniería de características, podemos mejorar significativamente la capacidad de un modelo para realizar predicciones precisas sobre datos nuevos y desconocidos.
