Descripción: La incorporación de conocimientos previos en la optimización de hiperparámetros se refiere al proceso de integrar información y experiencias anteriores en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Este enfoque permite a los investigadores y desarrolladores aprovechar el conocimiento existente sobre el comportamiento de ciertos algoritmos y sus configuraciones óptimas, lo que puede resultar en una mejora significativa en la eficiencia y efectividad del proceso de ajuste de hiperparámetros. Al utilizar información previa, como resultados de experimentos anteriores o estudios de casos, se pueden establecer rangos más precisos para los hiperparámetros, lo que reduce el tiempo y los recursos necesarios para encontrar la configuración ideal. Además, esta práctica puede ayudar a evitar configuraciones que históricamente han demostrado ser ineficaces, guiando así el proceso de búsqueda hacia áreas más prometedoras. En resumen, la incorporación de conocimientos previos no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también contribuye a un enfoque más sistemático y fundamentado en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático.
