Descripción: El marco de ajuste es un conjunto de herramientas y metodologías diseñadas para optimizar los hiperparámetros de modelos de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y pueden influir significativamente en su rendimiento. Este marco proporciona una estructura sistemática para explorar diferentes combinaciones de hiperparámetros, permitiendo a los investigadores y desarrolladores encontrar la configuración óptima que maximice la precisión y eficiencia del modelo. Entre las características principales de un marco de ajuste se incluyen la capacidad de realizar búsquedas exhaustivas, aleatorias o basadas en algoritmos de optimización, así como la integración con diversas bibliotecas de aprendizaje automático. Además, estos marcos suelen ofrecer herramientas para la visualización de resultados y el análisis de rendimiento, facilitando la interpretación de los efectos de los hiperparámetros en el modelo. La relevancia de un marco de ajuste radica en su capacidad para mejorar la calidad de los modelos predictivos, lo que es crucial en aplicaciones que van desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. En un entorno donde los datos son cada vez más complejos y voluminosos, contar con un marco de ajuste eficiente se convierte en una necesidad para lograr resultados óptimos en proyectos de inteligencia artificial.
