Descripción: La cuadrícula de parámetros es una técnica utilizada en la optimización de hiperparámetros en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Consiste en definir un conjunto de valores para diferentes hiperparámetros de un modelo, creando así una ‘cuadrícula’ que permite explorar sistemáticamente todas las combinaciones posibles. Esta metodología es fundamental para mejorar el rendimiento de los modelos, ya que los hiperparámetros pueden influir significativamente en la capacidad de un modelo para generalizar a nuevos datos. La cuadrícula de parámetros permite a los investigadores y desarrolladores evaluar de manera exhaustiva cómo cada combinación de hiperparámetros afecta el rendimiento del modelo, facilitando la identificación de la configuración óptima. A través de esta técnica, se pueden ajustar parámetros como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, o el tipo de regularización, entre otros. Aunque la búsqueda en cuadrícula puede ser computacionalmente costosa, especialmente con un gran número de hiperparámetros y valores, su enfoque sistemático proporciona una forma clara y estructurada de optimizar modelos, lo que la convierte en una herramienta valiosa en el arsenal de cualquier profesional de datos.
