Descripción: El análisis de hiperparámetros se refiere al estudio de cómo los hiperparámetros, que son parámetros externos al modelo de aprendizaje automático, afectan el rendimiento del mismo. Estos hiperparámetros pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote, entre otros. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan durante el entrenamiento, los hiperparámetros deben ser definidos antes de que el proceso de entrenamiento comience. La correcta selección y ajuste de estos hiperparámetros es crucial, ya que pueden influir significativamente en la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Un hiperparámetro mal ajustado puede llevar a problemas como el sobreajuste o el subajuste, afectando negativamente la precisión y la eficacia del modelo. Por lo tanto, el análisis de hiperparámetros se convierte en una parte esencial del proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, donde se busca optimizar el rendimiento a través de técnicas como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y métodos más avanzados como la optimización bayesiana. Este análisis no solo ayuda a mejorar la precisión del modelo, sino que también puede reducir el tiempo de entrenamiento y los recursos computacionales necesarios, haciendo que el proceso sea más eficiente y efectivo.
