Descripción: Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático y son cruciales para su rendimiento. Estos parámetros no se aprenden a partir de los datos, sino que deben ser definidos manualmente, lo que significa que su ajuste puede tener un impacto significativo en la capacidad del modelo para generalizar y hacer predicciones precisas. La importancia de los hiperparámetros radica en su capacidad para influir en la complejidad del modelo, la velocidad de convergencia y la precisión final. Por ejemplo, en un modelo de aprendizaje automático, los hiperparámetros pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en redes neuronales, el tamaño del lote y otros aspectos. Un ajuste inadecuado de estos hiperparámetros puede llevar a problemas como el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización. Por otro lado, un ajuste óptimo puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo, permitiendo que aprenda patrones relevantes en los datos. En resumen, la optimización de hiperparámetros es un proceso esencial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que determina en gran medida su eficacia y aplicabilidad en tareas del mundo real.
