Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Regularización Elastic Net
Combinación de las regularizaciones L1 y L2 que utiliza un parámetro de mezcla para beneficiarse simultáneamente de la selección de variables (L1) y de la estabilización de los coeficientes (L2).
Hiperparámetro de regularización (λ)
Parámetro escalar que controla la intensidad de la penalización en los métodos de regularización, equilibrando el ajuste a los datos y la complejidad del modelo.
Factor de regularización
Coeficiente multiplicativo aplicado al término de regularización en la función objetivo, determinando el peso relativo de la penalización respecto al error de aproximación.
Sesgo de regularización
Deformación sistemática introducida por la regularización en las estimaciones de los parámetros, necesaria para reducir la varianza y mejorar la generalización.
Penalización de Frobenius
Término de regularización matricial basado en la norma de Frobenius, penalizando la suma de los cuadrados de todos los elementos de una matriz para controlar su complejidad.
Regularización nuclear
Penalización basada en la norma nuclear (suma de los valores singulares) que favorece las matrices de rango bajo, particularmente útil en completación de matrices.
Validación cruzada para λ
Procedimiento sistemático de evaluación utilizando diferentes particiones de los datos para seleccionar el valor óptimo del hiperparámetro de regularización λ.
Degeneración de los factores
Problema donde los factores latentes se vuelven arbitrariamente grandes en amplitud sin mejorar la calidad de la aproximación, requiriendo regularización para constreñir su norma.
Regularización de traza
Término de penalización basado en la traza (suma de los elementos diagonales) de una matriz, utilizado para controlar la escala global de los factores en la descomposición.
Coeficiente de parsimonia
Parámetro que controla la intensidad de la regularización L1, determinando el nivel de dispersión deseado en la representación de los factores latentes.
Penalización de Tikhonov
Forma generalizada de regularización L2 aplicada a problemas inversos, estabilizando la solución penalizando la norma de los parámetros según una matriz de ponderación predefinida.
Ajuste de regularización adaptativo
Método donde el parámetro de regularización varía dinámicamente en función de la estructura local de los datos, aplicando una penalización diferenciada según las regiones del espacio.