Sobreajuste Overfitting
Cuando un modelo de ML memoriza los datos de entrenamiento en lugar de aprender patrones generales — bien en entrenamiento, mal en el mundo real.
Síntomas: alta precisión en entrenamiento, baja en validación. Solución: más datos, regularización (dropout, weight decay), un modelo más simple, parada temprana.