Aprendizaje Ockham

En la teoría del aprendizaje computacional, el aprendizaje Ockham (u Occam) es un modelo de aprendizaje algorítmico en el que el objetivo del alumno es obtener una representación sucinta de los datos de entrenamiento recibidos. Está estrechamente relacionado con el aprendizaje probablemente aproximadamente correcto (PAC), en el que el alumno se evalúa en función de su poder predictivo de un conjunto de pruebas.

La aprendibilidad de Ockham implica aprendibilidad de PAC, y para una amplia variedad de clases de conceptos, lo contrario también es cierto: La capacidad de aprendizaje PAC implica la capacidad de aprendizaje Ockham.