Descripción: Los hiperparámetros son parámetros cuyos valores se establecen antes de que comience el proceso de aprendizaje en el aprendizaje automático. A diferencia de los parámetros del modelo, que son aprendidos a partir de los datos durante el entrenamiento, los hiperparámetros son configuraciones que afectan el comportamiento del algoritmo de aprendizaje. Estos pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote, entre otros. La elección adecuada de hiperparámetros es crucial, ya que puede influir significativamente en la precisión y eficiencia del modelo. Ajustar estos valores puede requerir un proceso de prueba y error, y a menudo se utilizan técnicas como la búsqueda en cuadrícula o la optimización bayesiana para encontrar la combinación óptima. En el contexto de sistemas de procesamiento de datos y análisis, aunque el término ‘hiperparámetro’ no se utiliza de manera convencional, se puede relacionar con la configuración de parámetros en algoritmos que afectan el rendimiento y la salida de los datos, similar a cómo los hiperparámetros afectan el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
