Descripción: La búsqueda aleatorizada es un método de optimización de hiperparámetros que se utiliza en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este enfoque consiste en tomar muestras de un amplio rango de hiperparámetros de manera aleatoria, en lugar de realizar una búsqueda exhaustiva o sistemática. La principal ventaja de la búsqueda aleatorizada radica en su capacidad para explorar el espacio de hiperparámetros de manera más eficiente, permitiendo encontrar configuraciones óptimas en menos tiempo. A diferencia de la búsqueda en cuadrícula, que evalúa todas las combinaciones posibles de hiperparámetros, la búsqueda aleatorizada selecciona aleatoriamente un subconjunto de combinaciones, lo que puede resultar en una mejor cobertura del espacio de búsqueda. Este método es especialmente útil cuando el número de hiperparámetros es elevado o cuando las evaluaciones de los modelos son costosas en términos de tiempo y recursos computacionales. La búsqueda aleatorizada no solo ahorra tiempo, sino que también puede descubrir configuraciones que de otro modo no se habrían considerado, lo que la convierte en una herramienta valiosa para investigadores y profesionales que buscan optimizar modelos de aprendizaje automático.
