Descripción: El espacio de hiperparámetros se refiere al conjunto de todos los valores posibles que pueden ser asignados a los hiperparámetros en un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que influyen en su rendimiento y capacidad de generalización. Este espacio puede ser multidimensional, ya que cada hiperparámetro puede tener múltiples valores posibles, lo que genera una variedad de combinaciones que deben ser exploradas para encontrar la configuración óptima. La exploración de este espacio es crucial, ya que una elección inadecuada de hiperparámetros puede llevar a un modelo subóptimo, que no se desempeñe bien en datos no vistos. La optimización del espacio de hiperparámetros implica técnicas como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula y métodos más avanzados como la optimización bayesiana, que buscan de manera eficiente la mejor combinación de hiperparámetros. En resumen, el espacio de hiperparámetros es un concepto fundamental en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que su correcta exploración y optimización puede marcar la diferencia entre un modelo exitoso y uno que no cumple con las expectativas.
