Exploración de hiperparámetros

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al proceso de búsqueda sistemática o automática de los valores óptimos para los hiperparámetros de un modelo.

Los hiperparámetros son configuraciones que no se ajustan durante el entrenamiento del modelo, sino que deben establecerse antes de este proceso, como la tasa de aprendizaje, la cantidad de capas o neuronas en una red neuronal, o el número de árboles en un bosque aleatorio.

La exploración de estos elementos es crucial ya que influyen en el rendimiento, la precisión y la capacidad de generalización del modelo.

Métodos comunes utilizados en este ámbito incluyen la búsqueda en cuadrícula (Grid Search), la búsqueda aleatoria (Random Search) y técnicas avanzadas como la optimización bayesiana o algoritmos genéticos.

Es un componente clave en el ciclo de desarrollo de modelos, y puede realizarse manualmente o empleando herramientas automatizadas que reducen el tiempo y esfuerzo necesarios.