Descripción: El proceso de ajuste de hiperparámetros es un procedimiento fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que busca optimizar los parámetros que no se aprenden directamente del modelo durante el entrenamiento. Estos hiperparámetros, que pueden incluir la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, o el tamaño del lote, son cruciales para el rendimiento del modelo. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan automáticamente a partir de los datos, los hiperparámetros deben ser configurados manualmente o a través de técnicas automatizadas. El proceso de ajuste implica la evaluación del modelo bajo diferentes configuraciones de hiperparámetros, utilizando métricas de rendimiento como la precisión o la pérdida. Este proceso puede ser intensivo en recursos computacionales, ya que a menudo requiere múltiples ejecuciones del modelo para encontrar la combinación óptima. Existen diversas técnicas para llevar a cabo este ajuste, como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y métodos más avanzados como la optimización bayesiana. La correcta optimización de hiperparámetros puede marcar la diferencia entre un modelo mediocre y uno altamente efectivo, lo que lo convierte en un paso crítico en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático.
