El aprendizaje automático sigue a la inducción para crear un modelo. Sin embargo, en el aprendizaje automático solo tenemos garantías sobre los resultados de la inducción, especialmente si estamos dispuestos a conformarnos con garantías probabilísticas (a diferencia de la deducción en la que obtiene una garantía del 100%).
Un tipo común de garantía teórica es el asintótico, lo que significa que, dado el número infinito de datos, se garantiza que el alumno emite el clasificador correcto. Esto es tranquilizador, pero sería imprudente elegir un alumno sobre otro debido a sus garantías asintóticas. En la práctica, rara vez estamos en el régimen asintótico (también conocido como “asintopía”). Y, debido a la compensación del sesgo-varianza, si el alumno A es mejor que el alumno B con datos infinitos, B suele ser mejor que A con datos finitos.
El papel principal de las garantías teóricas en el aprendizaje automático no es como criterio para decisiones prácticas, sino como fuente de comprensión y fuerza impulsora para el diseño de algoritmos. En esta capacidad, son bastante útiles; de hecho, la estrecha interacción de la teoría y la práctica es una de las principales razones por las que el aprendizaje automático ha progresado tanto a lo largo de los años. Pero, el aprendizaje es un proceso complejo, y solo porque un alumno tenga una justificación teórica y trabaje en la práctica no significa que el primero sea la razón del segundo.
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Akash Singh
