¿Qué significa "Optimización interna"?

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La optimización interna es un proceso que se usa para mejorar el rendimiento de un modelo de manera flexible. Permite que el modelo se ajuste según diferentes situaciones o datos que encuentra.

En el contexto del aprendizaje automático, especialmente cuando los modelos enfrentan tareas difíciles o ataques, la optimización interna ayuda a mejorar la precisión. En lugar de ceñirse a respuestas o métodos fijos, permite que el modelo se adapte y encuentre mejores soluciones mientras aprende.

Este método puede ser especialmente útil cuando un modelo necesita lidiar con datos regulares (precisión limpia) y datos difíciles o engañosos (precisión robusta). Al poder ajustar y buscar las mejores respuestas de forma dinámica, la optimización interna busca hacer que los modelos sean más fuertes y confiables en diferentes escenarios.

En resumen, la optimización interna ayuda a que los modelos sean más inteligentes al permitirles aprender y adaptarse continuamente, lo que lleva a un mejor rendimiento general.