Descripción: La optimización iterativa es un método de ajuste de hiperparámetros que se basa en realizar ajustes repetidos para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Este enfoque permite a los investigadores y desarrolladores encontrar la combinación óptima de hiperparámetros, que son parámetros que no se aprenden directamente durante el entrenamiento del modelo, sino que deben ser establecidos antes de este proceso. La optimización iterativa se caracteriza por su capacidad para explorar el espacio de hiperparámetros de manera sistemática, utilizando técnicas como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula o algoritmos más avanzados como la optimización bayesiana. Este método es especialmente relevante en el contexto del aprendizaje automático, donde la elección de hiperparámetros puede tener un impacto significativo en la precisión y la eficiencia del modelo. A través de iteraciones sucesivas, se evalúan diferentes configuraciones, y se utilizan métricas de rendimiento para guiar el proceso de ajuste. La optimización iterativa no solo mejora la calidad del modelo, sino que también puede reducir el tiempo de entrenamiento al evitar configuraciones ineficaces. En resumen, este enfoque es fundamental para maximizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, permitiendo a los profesionales obtener resultados más precisos y eficientes.
