Descripción: El Enfoque Basado en la Intuición para la optimización de hiperparámetros es un método que se fundamenta en la experiencia y el conocimiento previo del practicante en lugar de depender exclusivamente de técnicas automatizadas o algoritmos complejos. Este enfoque se basa en la premisa de que los expertos en el campo pueden hacer ajustes informados a los hiperparámetros de un modelo de aprendizaje automático, guiados por su comprensión de la naturaleza del problema y las características de los datos. A menudo, este método implica la selección manual de valores para hiperparámetros clave, como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal o el tamaño del lote, basándose en la intuición sobre cómo estos parámetros pueden influir en el rendimiento del modelo. Aunque puede ser menos sistemático que otros métodos, como la búsqueda en cuadrícula o la optimización bayesiana, el enfoque basado en la intuición puede ser efectivo en situaciones donde el tiempo es limitado o cuando se requiere una rápida iteración. Además, este enfoque permite a los practicantes aprender y adaptarse a las peculiaridades de sus datos, lo que puede resultar en una comprensión más profunda del modelo y su comportamiento. Sin embargo, es importante reconocer que este método puede ser subjetivo y, en algunos casos, puede llevar a resultados subóptimos si no se combina con una evaluación rigurosa del rendimiento del modelo.
