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Aprendizaje activo basado en piscinas como compresión ruidosa y con pérdidas: Caracterización de la complejidad de etiquetado mediante análisis de longitud de bloque finito

Evaluación de la complejidad de etiquetado en aprendizaje activo basado en piscinas

Publicado el 06/02/2026
En el ámbito del aprendizaje activo, una técnica cada vez más relevante es el aprendizaje activo basado en piscinas. Este enfoque se centra en seleccionar de manera inteligente un subconjunto de datos no etiquetados (piscina) para ser etiquetados y, de esta manera, mejorar el rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático. Recientemente, se ha propuesto un marco teórico basado en la teoría de la información para analizar los límites teóricos de este tipo de aprendizaje activo. Este marco considera el proceso de selección de datos como un problema de compresión ruidosa y con pérdidas, lo que permite establecer límites teóricos en términos de complejidad de etiquetado y error de generalización. Estos límites muestran las restricciones que cualquier algoritmo de aprendizaje activo basado en piscinas enfrenta, incluso bajo la estrategia de selección de datos óptima asociada. La aplicación del análisis de longitud de bloque finito en la compresión ruidosa y con pérdidas ha permitido derivar estos límites teóricos, ofreciendo una nueva perspectiva sobre el aprendizaje activo basado en piscinas. Este enfoque no solo ayuda a comprender mejor el proceso de selección de datos y aprendizaje en este contexto, sino que también revela aspectos relacionados con el sobreajuste inducido por el algoritmo de aprendizaje y la disparidad entre su sesgo inductivo y la tarea objetivo. En Q2BSTUDIO, como empresa especializada en el desarrollo de software a medida y soluciones basadas en inteligencia artificial, comprendemos la importancia de la innovación en el campo del aprendizaje automático. Nuestros servicios incluyen el desarrollo de aplicaciones a medida, servicios de inteligencia de negocio con herramientas como Power BI, y la implementación de soluciones en la nube utilizando servicios como AWS y Azure, todo ello con un enfoque en la ciberseguridad y la protección de datos. Para más información sobre nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones a medida y otras soluciones tecnológicas, te invitamos a visitar nuestra página web. Si buscas potenciar la inteligencia de tu empresa a través de la implementación de algoritmos de IA o la automatización de procesos, en Q2BSTUDIO estamos preparados para ayudarte a alcanzar tus objetivos.
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