¿Qué significa "Entrenamiento Iterativo"?

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El entrenamiento iterativo es un método que se usa para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático entrenándolo repetidamente con datos. Este proceso implica volver al modelo después de su entrenamiento inicial, refinándolo con los conocimientos adquiridos de actuaciones anteriores.

En este enfoque, el modelo se entrena varias veces con los mismos datos o datos similares, lo que le permite aprender de sus errores. Por ejemplo, si el modelo hace predicciones incorrectas, se pueden analizar esos errores. Luego, el modelo puede ajustar sus parámetros basándose en este análisis, lo que puede llevar a mejores resultados en futuras sesiones de entrenamiento.

Este método es especialmente útil en situaciones donde los datos pueden cambiar o donde el modelo necesita adaptarse a nuevas condiciones. Por ejemplo, en coches autónomos, el modelo puede ser entrenado con datos recolectados de varios viajes. Al actualizar el modelo según las variaciones que encuentra en esas rutas, aprende a tomar decisiones más precisas al navegar por carreteras reales.

En general, el entrenamiento iterativo ayuda a mejorar la capacidad de los modelos para realizar tareas, asegurando que estén aprendiendo y adaptándose continuamente a partir de sus experiencias.