Descripción: El ‘Espacio de Búsqueda’ en el contexto de la optimización de hiperparámetros se refiere al conjunto de todas las combinaciones posibles de hiperparámetros que se pueden evaluar para un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son parámetros que se establecen antes del proceso de entrenamiento y que influyen en el rendimiento del modelo. Este espacio puede ser multidimensional y su tamaño puede variar significativamente dependiendo de la cantidad de hiperparámetros y de los rangos de valores que se consideren. Por ejemplo, si un modelo tiene tres hiperparámetros, cada uno con tres posibles valores, el espacio de búsqueda contendría 27 combinaciones diferentes. La exploración de este espacio es crucial, ya que una selección adecuada de hiperparámetros puede mejorar considerablemente la precisión y la generalización del modelo. Sin embargo, la búsqueda exhaustiva en un espacio de búsqueda grande puede ser computacionalmente costosa, lo que ha llevado al desarrollo de técnicas más eficientes, como la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana, que permiten encontrar combinaciones óptimas sin necesidad de evaluar todas las posibilidades. En resumen, el espacio de búsqueda es un concepto fundamental en la optimización de hiperparámetros, ya que define el ámbito en el que se busca la mejor configuración para un modelo de aprendizaje automático.
