Ajuste de Hiperparámetros Automatizado

Proceso dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning que utiliza algoritmos especializados para optimizar de manera automática los hiperparámetros de un modelo.

Los hiperparámetros son configuraciones clave que los desarrolladores deben ajustar manualmente antes de entrenar un modelo, tales como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal o el tamaño de los lotes de datos.

Este enfoque automatizado, a menudo realizado mediante métodos como búsqueda en cuadrícula, búsqueda aleatoria o técnicas avanzadas como Bayesian Optimization, reduce la intervención manual y aumenta la eficiencia.

El objetivo principal es mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos, minimizando el tiempo y los recursos invertidos durante la etapa de desarrollo.

Herramientas y librerías como AutoML o frameworks de Machine Learning modernos son comúnmente utilizadas para implementar esta técnica de manera práctica y escalable.