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.

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.

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.