Descripción: El objetivo del proceso de entrenamiento en el contexto de la optimización de hiperparámetros se refiere a la meta que se busca alcanzar al ajustar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático. Este objetivo se suele definir mediante una función de pérdida, que cuantifica la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales. La función de pérdida actúa como una guía para el proceso de entrenamiento, permitiendo que el modelo aprenda a minimizar esta discrepancia a través de iteraciones sucesivas. A medida que se ajustan los hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal o el tamaño del lote, se busca mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas, como clasificación o regresión. La optimización de hiperparámetros es crucial, ya que un conjunto adecuado de estos puede llevar a un modelo más preciso y robusto, mientras que una mala elección puede resultar en sobreajuste o subajuste. En resumen, el objetivo de entrenamiento es fundamental para guiar el aprendizaje del modelo y asegurar que se logren resultados óptimos en la tarea deseada.
