El underfitting y el overfitting son problemas comunes en el aprendizaje automático que afectan la capacidad de un modelo para generalizar. El underfitting ocurre cuando el modelo es demasiado simple y no logra captar patrones importantes, mientras que el overfitting sucede cuando se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido. El equilibrio entre ambos es esencial para obtener modelos precisos y robustos.