Descripción: Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes de iniciar el proceso de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan durante el entrenamiento, los hiperparámetros son fijos y determinan aspectos cruciales del proceso de aprendizaje. Estos pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote de datos, entre otros. La elección adecuada de hiperparámetros es fundamental, ya que influye directamente en el rendimiento y la eficacia del modelo. Un hiperparámetro mal ajustado puede llevar a un sobreajuste o subajuste, afectando la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Por lo tanto, la comprensión y la optimización de los hiperparámetros son esenciales para el desarrollo de modelos robustos y eficientes en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
