Title:

Entendiendo el overfitting y underfitting en Machine Learning

Este texto explora la relación entre el aprendizaje en Machine Learning y los diferentes perfiles de estudiantes. Se comparan tres tipos de aprendices en un examen y se analiza cómo su enfoque afecta su capacidad para generalizar conocimientos. Se introducen los conceptos de underfitting y overfitting, describiendo cómo un modelo puede fallar en su capacidad para hacer predicciones efectivas si se ajusta demasiado o muy poco a los datos. Finalmente, se plantea la importancia de encontrar un equilibrio en el modelo para garantizar un buen rendimiento en nuevas situaciones

['Machine Learning', 'aprendizaje automático', 'overfitting', 'underfitting', 'redes neuronales', 'generalización', 'modelos de regresión']