Espacio de búsqueda

En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al conjunto completo de posibles soluciones, parámetros o configuraciones que un algoritmo puede explorar para resolver un problema o encontrar un modelo óptimo.

Cada punto dentro de este espacio representa una combinación específica de valores o características que puede ser evaluada durante el entrenamiento del modelo.

Optimización de hiperparámetros

El tamaño y complejidad de este espacio suelen depender de factores como la cantidad de hiperparámetros, dimensiones o variables del problema.

Un espacio de búsqueda mal definido o demasiado amplio puede llevar a altos costos computacionales, mientras que uno muy restringido podría limitar la capacidad del modelo para encontrar soluciones óptimas.

Optimización

Las técnicas de optimización, como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula o los algoritmos evolutivos, se utilizan para explorar este espacio de manera eficiente.