Optimización de hiperparámetros

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al proceso de ajustar los parámetros externos o de alto nivel de un modelo para mejorar su rendimiento.

Estos parámetros, conocidos como hiperparámetros, no son aprendidos directamente del conjunto de datos durante el entrenamiento, sino que deben definirse antes de entrenar el modelo.

La optimización puede realizarse mediante enfoques como búsqueda aleatoria, búsqueda en cuadrícula o algoritmos más avanzados como optimización bayesiana.

Un ajuste adecuado de los hiperparámetros puede influir significativamente en la precisión, generalización y velocidad de aprendizaje del modelo.

Es una práctica crítica para maximizar la eficacia de los modelos y garantizar que funcionen de manera eficiente en diferentes escenarios.