Descripción: La búsqueda de hiperparámetros es el proceso de buscar los hiperparámetros óptimos para un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que afectan su rendimiento y capacidad de generalización. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan durante el entrenamiento, los hiperparámetros deben ser definidos por el usuario. Este proceso es crucial, ya que una selección inadecuada de hiperparámetros puede llevar a un modelo que no se ajusta bien a los datos, resultando en un rendimiento subóptimo. Existen diversas técnicas para la búsqueda de hiperparámetros, incluyendo la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula y métodos más avanzados como la optimización bayesiana. La búsqueda de hiperparámetros se ha vuelto un componente esencial en el campo del aprendizaje automático automatizado, donde se busca simplificar y optimizar el proceso de modelado para que incluso los usuarios sin experiencia en programación puedan construir modelos efectivos. La automatización de este proceso no solo ahorra tiempo, sino que también puede descubrir configuraciones que un humano podría pasar por alto, mejorando así la precisión y robustez del modelo final.
