Descripción: La estimación de hiperparámetros es el proceso de determinar los valores óptimos para los hiperparámetros en modelos 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. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan durante el entrenamiento, los hiperparámetros deben ser seleccionados de antemano y pueden incluir elementos como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote y la regularización. La elección adecuada de estos valores es crucial, ya que puede afectar significativamente la precisión y la eficiencia del modelo. La estimación de hiperparámetros se realiza a menudo mediante técnicas como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana, que permiten explorar diferentes combinaciones de hiperparámetros para encontrar la configuración que maximiza el rendimiento del modelo en un conjunto de validación. Este proceso no solo ayuda a mejorar la precisión del modelo, sino que también puede reducir el tiempo de entrenamiento y evitar el sobreajuste, lo que lo convierte en una parte esencial del desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos.
