Ajuste Automático de Parámetros

Proceso mediante el cual se optimizan automáticamente los hiperparámetros de un modelo de inteligencia artificial o machine learning para mejorar su rendimiento.

Los hiperparámetros son configuraciones ajustables que no se aprenden durante el entrenamiento del modelo, como la tasa de aprendizaje, la profundidad de un árbol de decisión o el número de neuronas en una capa oculta de una red neuronal.

Este ajuste se realiza utilizando métodos como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula o algoritmos más avanzados como la optimización bayesiana.

Su objetivo principal es encontrar la combinación de hiperparámetros que minimice el error del modelo y maximice su capacidad predictiva.

Es una parte fundamental del proceso de diseño y entrenamiento de modelos en machine learning, ya que los hiperparámetros incorrectos pueden perjudicar significativamente el resultado final.