Descripción: Los hiperparámetros de optimización son parámetros que rigen el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en el contexto de redes neuronales. Estos parámetros son cruciales para el rendimiento del modelo, ya que influyen en cómo se ajustan los pesos durante el proceso de aprendizaje. Entre los hiperparámetros más comunes se encuentran la tasa de aprendizaje, que determina la magnitud de los ajustes realizados en los pesos del modelo en cada iteración; el momentum, que ayuda a acelerar el proceso de convergencia al suavizar las actualizaciones; y el tamaño del lote, que define cuántas muestras se utilizan para calcular el gradiente en cada paso de optimización. Otros hiperparámetros incluyen el número de épocas, que indica cuántas veces se pasa por el conjunto de datos completo, y la arquitectura de la red, que abarca el número de capas y neuronas en cada capa. La selección adecuada de estos hiperparámetros es fundamental, ya que un ajuste incorrecto puede llevar a problemas como el sobreajuste o el subajuste, afectando negativamente la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Por lo tanto, la optimización de hiperparámetros es un área activa de investigación y práctica en el campo del aprendizaje automático, donde se utilizan técnicas como la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana para encontrar combinaciones efectivas que mejoren el rendimiento del modelo.
