Descripción: La Cuadrícula de Ajuste es un método sistemático utilizado en el ámbito del aprendizaje automático para explorar múltiples combinaciones de hiperparámetros de un modelo. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y pueden influir significativamente en su rendimiento. La Cuadrícula de Ajuste permite a los investigadores y desarrolladores definir un conjunto de valores para cada hiperparámetro y luego evaluar todas las combinaciones posibles de estos valores. Este enfoque exhaustivo garantiza que se consideren diversas configuraciones, lo que puede llevar a la identificación de la combinación óptima que maximiza la precisión del modelo. Una de las características principales de la Cuadrícula de Ajuste es su simplicidad y facilidad de implementación, lo que la convierte en una opción popular, especialmente en etapas iniciales de desarrollo de modelos. Sin embargo, su principal desventaja es que puede ser computacionalmente costosa, especialmente cuando se trabaja con un gran número de hiperparámetros o cuando cada evaluación del modelo requiere un tiempo considerable. A pesar de esto, la Cuadrícula de Ajuste sigue siendo una herramienta valiosa en la optimización de modelos, proporcionando un marco claro y estructurado para la experimentación y el ajuste fino de hiperparámetros.
