Descripción: La optimización por principios fundamentales es un enfoque que busca mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático mediante la comprensión y aplicación de conceptos teóricos sólidos, en lugar de depender únicamente de métodos heurísticos o de prueba y error. Este enfoque se basa en la idea de que, al entender los principios subyacentes que rigen el comportamiento de los modelos, se pueden identificar configuraciones de hiperparámetros que maximicen la eficacia del modelo de manera más eficiente. A diferencia de las técnicas tradicionales que pueden ser arbitrarias y a menudo requieren un ajuste extenso, la optimización por principios fundamentales se centra en la lógica y la matemática detrás de los algoritmos, permitiendo una búsqueda más dirigida y fundamentada. Esto no solo mejora la precisión del modelo, sino que también puede reducir el tiempo y los recursos necesarios para el entrenamiento. Este enfoque es especialmente relevante en el contexto actual, donde la complejidad de los modelos de aprendizaje automático está en constante aumento y la necesidad de soluciones eficientes es más crítica que nunca.
