Descripción: El parámetro óptimo se refiere al mejor valor de un parámetro en un modelo de aprendizaje automático que maximiza o minimiza una función objetivo específica. En el contexto de AutoML (Automated Machine Learning), la identificación de este parámetro es crucial para mejorar la precisión y el rendimiento del modelo. Los parámetros pueden incluir configuraciones como la tasa de aprendizaje, el número de árboles en un bosque aleatorio o la profundidad de un árbol de decisión. La búsqueda del parámetro óptimo implica técnicas como la validación cruzada y la optimización bayesiana, que permiten evaluar diferentes combinaciones de parámetros para encontrar la que mejor se adapta a los datos. Este proceso no solo ahorra tiempo, sino que también reduce la necesidad de intervención manual, lo que es especialmente valioso en entornos donde se manejan grandes volúmenes de datos. La capacidad de AutoML para automatizar la búsqueda del parámetro óptimo democratiza el acceso a modelos de aprendizaje automático de alta calidad, permitiendo que incluso aquellos sin experiencia técnica puedan beneficiarse de la inteligencia artificial en diversas aplicaciones.
