Hiperparametrización Automática

Es un enfoque utilizado en inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar los hiperparámetros de un modelo sin intervención manual.

Permite automatizar el proceso de ajuste fino, buscando de manera sistemática y eficiente los valores óptimos de parámetros como la tasa de aprendizaje, número de capas o regularización.

El proceso usualmente emplea técnicas como búsqueda aleatoria, búsqueda en cuadrícula o algoritmos avanzados como optimización bayesiana o aprendizaje reforzado.

Mejora el rendimiento del modelo al encontrar configuraciones que maximizan métricas específicas o minimizan errores en validación.

Reduce el tiempo y esfuerzo requerido en experimentación manual, especialmente en modelos complejos o en grandes conjuntos de datos.

Se integra en frameworks modernos de machine learning, facilitando a los desarrolladores construir sistemas más precisos y robustos.