Hiperparametrización Automática

Es una técnica utilizada en inteligencia artificial y machine learning para optimizar automáticamente los hiperparámetros de un modelo, sin intervención manual.

Los hiperparámetros son valores que configuran cómo se entrena un modelo, como la tasa de aprendizaje, el número de capas o el tamaño de los lotes.

La selección manual de estos parámetros puede ser tediosa y propensa a errores, por lo que la hiperparametrización automática agiliza este proceso, mejorando la eficiencia.

Algunos métodos comunes para realizar esta optimización incluyen búsqueda en cuadrícula, búsqueda aleatoria y algoritmos avanzados como optimización bayesiana o búsqueda basada en algoritmos genéticos.

Con esta automatización se maximizan las probabilidades de obtener modelos más precisos y efectivos, eliminando parte del trabajo repetitivo de los expertos en ciencia de datos.

También puede integrarse en pipelines de machine learning, logrando flujos de trabajo más robustos y eficientes.