Diferencias: underfitting vs overfitting

¿Sabes cuáles son las diferencias entre underfitting vs overfitting? Cuando hablamos de machine learning o inteligencia artificial, hay muchos conceptos que entran en discusión, pues aunque hay muchos beneficios, también se gestan distintos problemas o errores que pueden afectar al desarrollo de programas de código, relacionados con el aprendizaje automático o machine learning. Así pues, a continuación te contaremos las diferencias entre underfitting vs overfitting.

Machine learning y generalización

La práctica del machine learning tiene su núcleo en la generalización de los ejemplos. La generalización, entonces, se utiliza para registrar el rendimiento de los movimientos de cualquier modelo, un programa que permitirá clasificar, en el último paso, datos invisibles. Una vez generalices todos los grupos de datos, podrás hacer pronósticos de los datos bajo diversos grupos.

Así pues, de esta generalización pueden aparecer una serie de problemas (underfitting vs overfitting) que pueden afectar al desarrollo o funcionamiento de los programas realizados con machine learning.

Diferencias entre underfitting vs overfitting

En todos los campos del sector IT, hay una serie de diferencias que pueden afectar a la forma y procesamiento de un programa de código o del conjunto de datos que allí reposan. Este es el caso del underfitting vs overfitting, sobre los que te hablamos a continuación.

En qué consiste underfitting

En primer lugar, el underfitting o subajuste se gesta por la generalización en exceso de los datos de entrada que se introducen en el modelo, lo que afecta a la precisión de los datos que se presentan.

Un módulo sobre el que ocurre el underfitting es un modelo que no puede modelar el conjunto de datos ni tampoco generalizar un nuevo conjunto de datos. Asimismo, el modelo tampoco puede crear un mapeo entre los datos o las variables de entrada, así como los objetivos de variables (target variable).

Entre tanto, la situación del underfitting dentro del modelo puede ser fácil de detectar, por lo que, si no se encuentra una solución para acabar con ello, es mucho mejor y más aprovechable intentarlo con otros tipos de algoritmos.

En términos generales y un poco más cotidianos, el underfitting sucede cuando como los seres humanos no podemos darle a una máquina el mismo nivel de conceptualización que sí podemos tener nosotros fuera del sector de la computación informática. Un ejemplo podríamos hacerlo con los bootcamps de KeepCoding, donde, si llamamos a todos bootcamp o formación intensiva, no podríamos diferenciar unos de otros.

En qué consiste overfitting

Por otro lado, el overfitting o sobreajuste es un error común dentro del machine learning, pues sucede cuando un modelo intenta sobreanalizar y ajustarse a todos los datos de entrenamiento y, a su vez, piensa en memorizar todos los patrones de datos. Es de esta manera que un algoritmo predictivo va a a resultar en un bajo acierto en la serie de resultados, al usar previsiones con alta varianza.

De esta manera, el overfitting sucede por varios problemas relacionados con posibles acciones del usuario o el desarrollo de los modelos, tal como la mínima representatividad de la realidad que se deberá enfrentar al algoritmo. Así como el establecimiento de diversas variables, donde algunas no serán relevantes para los modelos.

Una de las situaciones que puede motivar al overfitting, en términos generales o cotidianos, es cuando se le otorga la tarea a una máquina de analizar un elemento, cuando no se ha aprehendido en un paso anterior. Si una máquina aprende conceptos sobre el bootcamp de Marketing Digital, no podrá analizar un concepto acerca de Big Data.

¿Cuál es el siguiente paso?

Después de leer este artículo, has aprendido acerca de los dos problemas más recurrentes dentro del machine learning y los programas que se desarrollan con él. Esto es, sin embargo, solo una pequeña de todo lo que puede ser útil para tu camino laboral y tecnológico.

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