Descripción: La regularización de hiperparámetros es una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático que se utiliza para prevenir el sobreajuste, un fenómeno donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización a nuevos datos. Esta técnica implica ajustar ciertos parámetros del modelo, conocidos como hiperparámetros, que controlan la complejidad del modelo y su comportamiento durante el entrenamiento. Al regularizar, se busca encontrar un equilibrio entre la precisión del modelo en los datos de entrenamiento y su rendimiento en datos no vistos. Las técnicas de regularización más comunes incluyen L1 y L2, que añaden penalizaciones a la función de pérdida del modelo, y el uso de técnicas como la validación cruzada para seleccionar los hiperparámetros óptimos. La regularización no solo mejora la generalización del modelo, sino que también puede ayudar a reducir la varianza y mejorar la estabilidad del aprendizaje. En resumen, la regularización de hiperparámetros es esencial para construir modelos robustos y efectivos en el aprendizaje automático, asegurando que estos no solo se adapten a los datos de entrenamiento, sino que también sean capaces de realizar predicciones precisas en situaciones del mundo real.
