Descripción: La búsqueda local es un algoritmo de optimización que se centra en explorar iterativamente el vecindario de la solución actual para encontrar una mejor solución. Este enfoque es fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ya que permite mejorar modelos y algoritmos mediante la optimización de hiperparámetros. La búsqueda local se basa en la idea de que, en lugar de explorar todo el espacio de soluciones posibles, se puede obtener una solución óptima al realizar pequeñas modificaciones en la solución actual. Este método es especialmente útil en problemas donde el espacio de búsqueda es vasto y complejo, como en la optimización de modelos de machine learning o en la minería de datos. Las características principales de la búsqueda local incluyen su simplicidad, eficiencia y la capacidad de adaptarse a diferentes tipos de problemas. Sin embargo, también presenta desventajas, como la posibilidad de quedar atrapado en óptimos locales, lo que puede limitar su efectividad. Para mitigar este problema, se pueden emplear técnicas como la búsqueda aleatoria o el uso de algoritmos genéticos que combinan la búsqueda local con estrategias de exploración más amplias. En resumen, la búsqueda local es una herramienta poderosa en la optimización de modelos y algoritmos en el ámbito de la inteligencia artificial y la ciencia de datos.
