Descripción: La búsqueda informada es una estrategia de búsqueda que utiliza información adicional para encontrar soluciones de manera más eficiente. A diferencia de las búsquedas ciegas, que exploran el espacio de soluciones sin ninguna guía, la búsqueda informada se apoya en heurísticas o datos previos que permiten dirigir el proceso hacia áreas más prometedoras. Esta técnica es especialmente relevante en el ámbito de la optimización, donde se busca optimizar el rendimiento de los modelos mediante la selección adecuada de hiperparámetros. La búsqueda informada puede incluir métodos como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y algoritmos evolutivos, que permiten explorar el espacio de hiperparámetros de manera más efectiva. Al utilizar información sobre el rendimiento previo de ciertas configuraciones, se pueden evitar combinaciones ineficaces y concentrar los esfuerzos en aquellas que han demostrado ser más prometedoras. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también puede resultar en modelos más precisos y robustos. En el contexto de la optimización de modelos, la búsqueda informada se convierte en una herramienta esencial para mejorar la calidad de las predicciones y la generalización de los modelos entrenados, haciendo que el proceso de desarrollo de soluciones tecnológicas sea más eficiente y efectivo.
