Descripción: La compensación de hiperparámetros se refiere al delicado equilibrio que se debe mantener entre diferentes configuraciones de hiperparámetros que afectan el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son parámetros que se establecen antes del proceso de entrenamiento y que influyen en la forma en que el modelo aprende de los datos. La compensación implica ajustar estos hiperparámetros para optimizar el rendimiento del modelo, lo que puede incluir la regularización, la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, entre otros. Un ajuste inadecuado puede llevar a problemas como el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización, o el subajuste, donde el modelo no logra capturar la complejidad de los datos. Por lo tanto, la compensación de hiperparámetros es crucial para encontrar el punto óptimo que maximiza la precisión y minimiza el error. Este proceso a menudo requiere experimentación y puede ser facilitado por técnicas automatizadas como la búsqueda en cuadrícula o la optimización bayesiana, que ayudan a explorar el espacio de hiperparámetros de manera más eficiente. En resumen, la compensación de hiperparámetros es un aspecto fundamental en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que determina en gran medida su eficacia y rendimiento en diversas tareas y aplicaciones.
