Exploración de hiperparámetros

Descripción: La exploración de hiperparámetros es el proceso de investigar diversas configuraciones de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático para identificar los valores que optimizan el rendimiento del modelo. Los hiperparámetros son parámetros que se establecen antes del entrenamiento del modelo y no se ajustan durante el proceso de aprendizaje. Su correcta selección es crucial, ya que influyen directamente en la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Este proceso implica la evaluación sistemática de diferentes combinaciones de hiperparámetros, lo que puede incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote, entre otros. La exploración de hiperparámetros puede llevarse a cabo mediante técnicas como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula o métodos más avanzados como la optimización bayesiana. La importancia de esta práctica radica en su capacidad para mejorar significativamente el rendimiento de los modelos, permitiendo que los investigadores y profesionales de datos obtengan resultados más precisos y robustos en sus aplicaciones. En un entorno donde los datos son cada vez más complejos y voluminosos, la exploración de hiperparámetros se ha convertido en una parte esencial del flujo de trabajo en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, asegurando que se aprovechen al máximo las capacidades de los algoritmos utilizados.

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