Amazon Science: por qué los agentes ML no se sobreajustan
Por qué los benchmarks de ML no se sobreajustan: el rompecabezas de hace una década En machine learning, la diferencia entre un modelo que aprende y uno que memoriza se llama generalización. Un modelo que gana en su set de entrenamiento pero pierde en datos nuevos no aprendió nada: solo se aprendió las respuestas. Ese …









