Descripción: La iteración de hiperparámetros es el proceso repetido de ajustar los hiperparámetros de un modelo de aprendizaje automático con el objetivo de mejorar su rendimiento. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que influyen en su capacidad para aprender de los datos. Este proceso implica la selección de diferentes combinaciones de hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal o el tamaño del lote, y la evaluación del modelo resultante en función de métricas de rendimiento específicas. La iteración de hiperparámetros es crucial, ya que un ajuste inadecuado puede llevar a problemas como el sobreajuste o el subajuste, afectando negativamente la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Este enfoque permite a los investigadores y desarrolladores optimizar sus modelos de manera sistemática, utilizando técnicas como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria o métodos más avanzados como la optimización bayesiana. En resumen, la iteración de hiperparámetros es un componente esencial en el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que busca maximizar la eficacia y precisión del modelo a través de ajustes metódicos y repetidos.
