Descripción: El modelo suplantador es una técnica de optimización de hiperparámetros que se utiliza para predecir el rendimiento de diferentes configuraciones de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático. Este enfoque se basa en la creación de un modelo de aproximación que simula el comportamiento del modelo original, permitiendo evaluar rápidamente múltiples configuraciones sin necesidad de entrenar el modelo completo cada vez. Los modelos suplantadores son especialmente útiles en situaciones donde el costo computacional de entrenar el modelo es alto, ya que permiten explorar el espacio de hiperparámetros de manera más eficiente. Generalmente, estos modelos se entrenan utilizando un conjunto de datos reducido y se ajustan para que imiten la función de pérdida del modelo original. Al hacerlo, se pueden identificar configuraciones prometedoras de hiperparámetros que luego se pueden validar con entrenamientos completos. Este enfoque no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también puede conducir a mejores resultados al permitir una búsqueda más exhaustiva y dirigida en el espacio de hiperparámetros. En resumen, el modelo suplantador es una herramienta valiosa en la optimización de hiperparámetros, facilitando la mejora del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático de manera más eficiente y efectiva.
