{"id":18997,"date":"2021-02-24T08:37:55","date_gmt":"2021-02-24T07:37:55","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?p=18997"},"modified":"2024-06-13T12:37:00","modified_gmt":"2024-06-13T10:37:00","slug":"underfitting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/underfitting\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el underfitting y c\u00f3mo evitarlo?"},"content":{"rendered":"<p>El <strong>underfitting<\/strong> es un problema que puede presentarse en el <em>machine learning<\/em> o modelos de IA de aprendizaje autom\u00e1tico, que afecta tanto a los datos de entrenamiento como a los datos de salida, generando un alto \u00edndice de errores. Evitar el <strong>underfitting o subajuste<\/strong> es fundamental para que el modelo de IA pueda generalizar sus respuestas sobre datos o conjuntos de datos desconocidos.<\/p>\n<div id=\"toc_container\" class=\"no_bullets\"><p class=\"toc_title\">Contenido del art&iacute;culo<\/p><ul class=\"toc_list\"><li><a href=\"#Que_es_el_underfitting\">\u00bfQu\u00e9 es el underfitting?<\/a><\/li><li><a href=\"#Cuando_ocurre_el_underfitting\">\u00bfCu\u00e1ndo ocurre el underfitting?<\/a><\/li><li><a href=\"#Como_saber_si_hay_subajuste\">\u00bfC\u00f3mo saber si hay subajuste?<\/a><\/li><li><a href=\"#Como_evitar_el_underfitting_en_machine_learning\">\u00bfC\u00f3mo evitar el underfitting en machine learning?<\/a><ul><li><a href=\"#Disminuir_la_regularizacion\">Disminuir la regularizaci\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"#Aumentar_la_duracion_del_entrenamiento\">Aumentar la duraci\u00f3n del entrenamiento<\/a><\/li><li><a href=\"#Seleccion_de_funciones\">Selecci\u00f3n de funciones<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Como_solucionar_underfitting\">\u00bfC\u00f3mo solucionar underfitting?<\/a><\/li><li><a href=\"#Subajuste_vs_sobreajuste\">Subajuste vs sobreajuste<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n<h2><span id=\"Que_es_el_underfitting\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es el underfitting?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>El underfitting es un concepto utilizado en el campo del machine learning que describe una situaci\u00f3n en la que un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico sea incapaz de capturar de forma precisa la relaci\u00f3n entre los datos de entrada y los de salida, de modo que se genera un alto \u00edndice de errores en el conjunto de entrenamiento, as\u00ed como en los datos no vistos por el modelo.<\/p>\n<p>Para entenderlo mejor, lo explicaremos con un ejemplo: Si quiero que un modelo reconozca y diga que est\u00e1 viendo un ping\u00fcino, con independencia de la especie de la que se trate, deber\u00e9 entrenarlo con im\u00e1genes de ping\u00fcinos. Si para la imagen de entrenamiento utiliz\u00f3 solo la imagen de un ping\u00fcino emperador, cuando le muestra la imagen de un ping\u00fcino de cualquier otra especie (datos de prueba), el modelo no lo reconocer\u00e1 como ping\u00fcino, porque no se parece a la imagen de entrenamiento. La falta de muestras provoca un fallo en la predicci\u00f3n del resultado, porque el modelo es incapaz de generalizar.<\/p>\n<p>Por lo tanto, el <strong>underfitting en <em>machine learning<\/em><\/strong> es un problema porque el modelo no puede hacer predicciones precisas ni aprender patrones importantes en los datos.<\/p>\n<h2><span id=\"Cuando_ocurre_el_underfitting\"><strong>\u00bfCu\u00e1ndo ocurre el underfitting?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>El underfitting o subajuste ocurre cuando un modelo es demasiado simple, lo que habitualmente se debe a alguna o varias de estas causas:<\/p>\n<ul>\n<li>Es necesario m\u00e1s tiempo de entrenamiento.<\/li>\n<li>Necesita m\u00e1s funciones de entrada.<\/li>\n<li>Los datos de entrada tienen un sesgo alto y pocas variaciones.<\/li>\n<li>Necesita menos regularizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El resultado o la consecuencia del underfitting es, como dec\u00edamos, la incapacidad del modelo para generalizar a nuevos datos, haciendo que sea in\u00fatil para emplearlo en tareas de clasificaci\u00f3n o predicci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span id=\"Como_saber_si_hay_subajuste\"><strong>\u00bfC\u00f3mo saber si hay subajuste?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Una forma de detectar si hay subajuste es utilizar el enfoque de variaci\u00f3n de sesgo. Si nuestro modelo funciona mucho mejor en el conjunto de datos de prueba que en el conjunto de datos de entrenamiento, es probable que estemos desajustados.<\/p>\n<p>Otra forma sencilla de detectar esto es mediante la validaci\u00f3n cruzada. Esto intenta examinar el modelo entrenado con un nuevo conjunto de datos para verificar su precisi\u00f3n predictiva. Dado un conjunto de datos, una parte de esto se retiene (digamos, 30%) mientras que el resto se usa para entrenar el modelo. Una vez que se ha entrenado el modelo, los datos reservados se utilizan para comprobar la precisi\u00f3n del modelo en comparaci\u00f3n con la precisi\u00f3n de los datos derivados de la formaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Cuando entrenas un modelo de aprendizaje profundo, especificas una funci\u00f3n de p\u00e9rdida. Esta funci\u00f3n, que produce un valor que te dice algo sobre el rendimiento de tu modelo, se puede construir bas\u00e1ndose en datos de entrenamiento o datos de validaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Durante el entrenamiento, siempre debemos confiar en los datos de validaci\u00f3n al estimar el rendimiento de nuestro modelo (confiar en los datos de entrenamiento para estimar el rendimiento del modelo es como verificar su propia tarea).<\/p>\n<p>Utilizando la p\u00e9rdida de validaci\u00f3n, podemos encontrar si nuestro modelo no se ajusta correctamente. Recuerda que cuando lo haces, el modelo a\u00fan puede ganar poder predictivo sin estar demasiado entrenado en el propio conjunto de datos de entrenamiento.<\/p>\n<h2><span id=\"Como_evitar_el_underfitting_en_machine_learning\"><strong>\u00bfC\u00f3mo evitar el underfitting en machine learning?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Para evitar el underfitting en el entrenamiento de modelos de IA o de <strong>algoritmos supervisados de <em>machine learning<\/em><\/strong>, existen diferentes t\u00e9cnicas para lograr mantener una complejidad de modelo adecuada y as\u00ed conseguir que este realice predicciones m\u00e1s precisas. A continuaci\u00f3n describimos algunas de las t\u00e9cnicas que se pueden emplear para evitar el underfitting.<\/p>\n<h3><span id=\"Disminuir_la_regularizacion\"><strong>Disminuir la regularizaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>La regularizaci\u00f3n se emplea para reducir las variaciones en el modelo aplicando, por ejemplo, una penalizaci\u00f3n a los par\u00e1metros de entrada con los coeficientes m\u00e1s grandes, se usa para evitar el <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/overfitting\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">overfitting<\/a> o <strong>sobreajuste<\/strong> del modelo, existiendo varias t\u00e9cnicas que ayudan a reducir el ruido y los valores at\u00edpicos dentro del modelo, para que este sea capaz de generalizar y producir datos no vistos.<\/p>\n<p>Sin embargo, en modelos muy regularizados se puede perder la complejidad y la variaci\u00f3n, volvi\u00e9ndolos m\u00e1s simples e impidiendo que identifiquen la tendencia dominante y provocando el underfitting. Por ello, una forma de evitarlo es reducir la regularizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><span id=\"Aumentar_la_duracion_del_entrenamiento\"><strong>Aumentar la duraci\u00f3n del entrenamiento<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>Un tiempo de entrenamiento del modelo demasiado corto tambi\u00e9n puede causar subajuste, por lo que una forma de compensarlo es aumentar la duraci\u00f3n del entrenamiento y seguir introduciendo m\u00e1s datos de entrenamiento en el modelo, de manera que aumente la precisi\u00f3n del mismo.<\/p>\n<p>Ahora bien, tambi\u00e9n se debe tener cuidado de no sobreentrenar al modelo y acabar produciendo el efecto contrario, es el sobreajuste. Esto implica que hay que encontrar un equilibrio entre ambos.<\/p>\n<h3><span id=\"Seleccion_de_funciones\"><strong>Selecci\u00f3n de funciones<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico emplean funciones espec\u00edficas para predecir un resultado determinado. Para evitar el underfitting, se debe introducir m\u00e1s funciones o funciones con mayor relevancia para tener m\u00e1s complejidad en el modelo y obtener mejores resultados de entrenamiento.<\/p>\n<p>Por ejemplo, en el caso de una red neuronal se tendr\u00edan que a\u00f1adir m\u00e1s neuronas ocultas.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-41357\" src=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/underfitting-2.jpg\" alt=\"underfitting\" width=\"900\" height=\"510\" srcset=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/underfitting-2.jpg 900w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/underfitting-2-300x170.jpg 300w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/underfitting-2-768x435.jpg 768w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/underfitting-2-360x204.jpg 360w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/p>\n<h2><span id=\"Como_solucionar_underfitting\"><strong>\u00bfC\u00f3mo solucionar underfitting?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Para solucionar el underfitting, se debe ajustar el modelo para que este pueda capturar mejor la estructura subyacente de los datos. Para ello se pueden poner en pr\u00e1ctica algunas de las siguientes estrategias:<\/p>\n<ul>\n<li>Utilizar un modelo m\u00e1s complejo si el que se est\u00e1 usando es demasiado simple y no es capaz de capturar las relaciones en los datos. Por ejemplo, si estamos usando un modelo lineal y los datos muestran relaciones no lineales, deber\u00edamos cambiar a un modelo no lineal, como puede ser un modelo basado en \u00e1rboles de decisi\u00f3n.<\/li>\n<li>En vez de cambiar de modelo, lo que puede hacerse es aumentar la complejidad del modelo existente, agregando, por ejemplo, m\u00e1s capas en una red neuronal.<\/li>\n<li>Si el underfitting es consecuencia de la falta de datos para que el modelo aprenda patrones significativos, la soluci\u00f3n est\u00e1 en recopilar m\u00e1s datos para ayudar al modelo a capturar mejor la variabilidad en los datos y mejorar su rendimiento (recordemos el ejemplo del ping\u00fcino, en vez de entrenar el modelo solo con la imagen de un ping\u00fcino emperador, lo entrenaremos con im\u00e1genes de diferentes especies de ping\u00fcinos, para que sea capaz de reconocer a este animal incluso si no \u00abvio\u00bb antes a esa especie en concreto, pero sabr\u00e1 reconocer el aspecto y rasgos generales de los ping\u00fcinos).<\/li>\n<li>La ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas (<em>feature engineering<\/em>) permite proporcionar al modelo informaci\u00f3n m\u00e1s relevante y \u00fatil; se pueden probar diferentes transformaciones de caracter\u00edsticas, combinar caracter\u00edsticas existentes o agregar nuevas caracter\u00edsticas derivadas de los datos originales.<\/li>\n<li>Como ya dijimos m\u00e1s arriba, reducir la regularizaci\u00f3n del modelo tambi\u00e9n puede ayudar a solucionar el underfitting.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"Subajuste_vs_sobreajuste\"><strong>Subajuste vs sobreajuste<\/strong><\/span><\/h2>\n<p><strong>Underfitting y overfitting<\/strong> son dos problemas opuestos que pueden experimentar los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y que pueden surgir uno como consecuencia de la compensaci\u00f3n del otro.<\/p>\n<p>Ya hemos visto que el subajuste surge cuando un modelo es demasiado simple para capturar la estructura subyacente de los datos, lo que provoca un rendimiento deficiente en los datos de entrenamiento y en los de prueba. Por su parte, el overfitting ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, capturando el ruido y los valores at\u00edpicos de los datos, en vez de aprender los patrones generales que se aplican a nuevos datos. En ambos casos, el modelo no es capaz de generalizar a nuevos datos y su rendimiento predictivo es deficiente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El underfitting es un problema que puede presentarse en el machine learning o modelos de IA de aprendizaje autom\u00e1tico, que afecta tanto&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":41356,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[512,550],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v16.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u00bfQu\u00e9 es el underfitting y c\u00f3mo prevenirlo? | Grupo Atico34<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre en qu\u00e9 consiste el underfitting en machine learning, sus causas, c\u00f3mo detectarlo y c\u00f3mo evitarlo \u00a1Toda la informaci\u00f3n aqu\u00ed!\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/underfitting\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfQu\u00e9 es el underfitting y c\u00f3mo prevenirlo? 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