Descripción: La inducción de esparcidad es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la optimización de hiperparámetros que busca reducir la complejidad de los modelos al fomentar que utilicen un menor número de hiperparámetros de manera efectiva. Esta técnica se basa en la idea de que no todos los hiperparámetros son igualmente relevantes para el rendimiento del modelo, y que al eliminar o reducir la influencia de aquellos que tienen un impacto menor, se puede lograr un modelo más simple y eficiente. La esparcidad se refiere a la propiedad de que solo un subconjunto de los hiperparámetros tiene un efecto significativo en la predicción, lo que permite que el modelo sea más interpretable y menos propenso al sobreajuste. La inducción de esparcidad se puede implementar a través de diversas técnicas, como la regularización L1, que penaliza la magnitud de los coeficientes de los hiperparámetros, promoviendo que algunos de ellos se reduzcan a cero. Esto no solo mejora la eficiencia computacional, sino que también facilita la interpretación de los modelos, ya que se pueden identificar claramente cuáles son los hiperparámetros más relevantes. En resumen, la inducción de esparcidad es una estrategia clave en la optimización de hiperparámetros que busca simplificar modelos complejos, mejorando su rendimiento y capacidad de generalización.
