Descripción: La optimización heterogénea es un enfoque de optimización que se centra en la gestión y ajuste de diferentes tipos de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático. A diferencia de la optimización homogénea, que trata con hiperparámetros de un solo tipo o naturaleza, la optimización heterogénea aborda la complejidad que surge al tener que ajustar simultáneamente hiperparámetros categóricos, continuos y ordinales. Este enfoque es crucial en el contexto del aprendizaje automático, donde la selección adecuada de hiperparámetros puede influir significativamente en el rendimiento del modelo. La optimización heterogénea permite a los investigadores y desarrolladores explorar un espacio de búsqueda más amplio y diverso, lo que puede resultar en modelos más robustos y precisos. Además, este tipo de optimización puede incluir técnicas avanzadas como la búsqueda bayesiana, algoritmos genéticos y optimización por enjambre de partículas, que son especialmente útiles para navegar en espacios de alta dimensionalidad. En resumen, la optimización heterogénea es una herramienta esencial en el arsenal de técnicas de ajuste de modelos, permitiendo una mejor adaptación a las características específicas de los datos y los problemas que se abordan.
