Descripción: La calibración de hiperparámetros es el proceso de ajustar los parámetros que no se aprenden directamente durante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar su rendimiento. Estos hiperparámetros pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote, entre otros. La elección adecuada de estos valores es crucial, ya que pueden influir significativamente en la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. La calibración se realiza a menudo mediante técnicas como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria o métodos más avanzados como la optimización bayesiana. Este proceso no solo busca maximizar la precisión del modelo, sino también minimizar el sobreajuste, asegurando que el modelo no solo se ajuste bien a los datos de entrenamiento, sino que también funcione eficazmente en datos no vistos. La calibración de hiperparámetros es, por lo tanto, un paso esencial en el desarrollo de modelos robustos y confiables en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
