Descripción: El espacio de parámetros se refiere al conjunto multidimensional que abarca todos los posibles valores que pueden ser asignados a los parámetros de un modelo de aprendizaje automático. Cada dimensión de este espacio representa un parámetro específico, y los puntos dentro de este espacio corresponden a configuraciones particulares de esos parámetros. La optimización de hiperparámetros implica la búsqueda de la mejor combinación de estos valores para maximizar el rendimiento del modelo. Este proceso es crucial, ya que los hiperparámetros pueden influir significativamente en la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Por ejemplo, en un modelo de aprendizaje automático, los hiperparámetros pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en el caso de redes neuronales, y el tamaño de los lotes. La exploración del espacio de parámetros puede realizarse mediante diversas técnicas, como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula o algoritmos más avanzados como la optimización bayesiana. La complejidad del espacio de parámetros puede variar considerablemente dependiendo del modelo y de la cantidad de hiperparámetros involucrados, lo que hace que la optimización sea un desafío importante en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos.
